Multivariate Multisite Model MV.MS. Reg for Water Demand Forecasting
Other Title(s)
للتنبؤ باحتياجات MV. MS. REG النماذج المتعددة المواقع و المتغيرات المياه
Joint Authors
Arsalan, Cheleng Akram Umar
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir
al-Kazwini, Muhannad J.
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 28, Issue 13 (31 Dec. 2010), pp.2516-2529, 14 p.
Publisher
Publication Date
2010-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تم تطوير نموذج رياضي حديث معتمد على دمج أسلوبي Multivariate regression مع أسلوب (AMMM) Auto regressive Multi site Matalas لتخمين احياجات المياه لمدينة كركوك الواقعة شمال مدينة بغداد.
لقد اعتمد النموذج على تقسيم الاستهلاك الكلي للمدينة من المياه حسب الموقع.
لذا تم تقسيم الاستهلاك الفعلي للمدينة للسنوات السابقة إلى أربعة مواقع.
بعدها تم تحليل البيانات الخاصة بهذا الاستهلاك في هذه المواقع لغرض إيجاد المعاملات الضرورية لبناء النموذج الرياضي الذي اعتمد على فصل الاستهلاك الكلي للمياه لهذا المواقع إلى ثلاثة أنواع (منزلي، صناعي، و تجاري عام).
لقد تم ربط كل نوع بمجموعة من العوامل المؤثرة على الاستهلاك من خلال الاستفادة من نموذج Multivariate regression عن طريق تقاطع الارتباط لأنواع الاستهلاك في المواقع الأربعة باستخدام أسلوب (AMMM) Auto regressive Multi site Matalas model.
لقد تبين بأن المعدلات الشهرية لدرجات الحرارة و التبخر و عدد الوحدات المخدومة في كل نوع هي العوامل المؤثرة على المتطلبات المائية و التي تم أيضا التنبؤ بها بنجاح باستخدام أسلوب .(SWG) stochastic weather generation
Abstract EN
A new multivariate multi-site MV.
MS.
Reg model is developed in this research depended on regression analysis mixed with Auto regressive multisite Matalas model (AMMM)and used for water demand forecasting .This developed model was applied to Kerkuk city as a case study for long term forecasting of water demand for different types such as domestic demand, industrial, commercial and public demand.
This was done by dividing the city into four sites and dividing the total water demand in each site into three types of demand(domestic, industrial with commercial and public demand) .Each type of water demand in each site was analyzed by multivariate regression base then the cross correlation between this type of demand for the four sites were included in the model using multi-site Matalas model.
Many explanatory variables were concluded to be most effective factors affecting different types of demands such as monthly temperature, monthly evaporation ,number of residential units, number of industrial and commercial units and number of public units which were forecasted successfully using Stochastic weather generation (SWG) method.
American Psychological Association (APA)
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir& al-Kazwini, Muhannad J.& Arsalan, Cheleng Akram Umar. 2010. Multivariate Multisite Model MV.MS. Reg for Water Demand Forecasting. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 13, pp.2516-2529.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263123
Modern Language Association (MLA)
al-Kazwini, Muhannad J.…[et al.]. Multivariate Multisite Model MV.MS. Reg for Water Demand Forecasting. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 13 (2010), pp.2516-2529.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263123
American Medical Association (AMA)
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir& al-Kazwini, Muhannad J.& Arsalan, Cheleng Akram Umar. Multivariate Multisite Model MV.MS. Reg for Water Demand Forecasting. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 13, pp.2516-2529.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263123
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 2524
Record ID
BIM-263123