BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Domański Czesław (University of Lodz, Poland), Kubacki Robert (Poland)
Tytuł
Regression Model of Water Demand for the City of Lodz as a Function of Atmospheric Factors
Źródło
Statistics in Transition, 2022, vol. 23, nr 2, s. 153-161, tab., wykr., bibliogr. 10 poz.
Słowa kluczowe
Woda, Modele regresji, Modele statystyczne
Water, Regression models, Statistical models
Uwagi
summ.
Kraj/Region
Łódź
Lodz
Abstrakt
One of the Sustainable Development Goals (Goal 6) set by the United Nations is to provide people with access to water and sanitation through sustainable water resources management. Water supply companies carrying out tasks commissioned by local authorities ensure there is an optimal amount of water in the water supply system. The aim of this study is to present the results of the work on a statistical model which determined the influence of individual atmospheric factors on the demand for water in the city of Lodz, Poland, in 2010-2019. In order to build the model, the study used data from the Water Supply and Sewage System Company (Zakład Wodociągów i Kanalizacji Sp. z o.o.) in the city of Lodz complemented with data on weather conditions in the studied period. The analysis showed that the constructed models make it possible to perform a forecast of water demand depending on the expected weather conditions. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Balling, R. C., Jr. Gober, P., (2006). Climate variability and residential water use in the city of Phoenix, Arizona. Journal of Applied Meteorology and Climatology, Vol. 46, pp. 1130-1137.
  2. Bates, B. C., Kundzewicz, Z. W., Wu, S. and Palutikof, J. P., (2008). Climate Change and Water: Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Geneva, Switzerland: IPCC Secretariat.
  3. Géron, A., (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, Boston: O'Reilly.
  4. Ghiassi, M., Zimbra, D. K. and Saidane, H., (2008). Urban water demand forecasting with a dynamic artificial neural network model. Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 134, pp. 138-146.
  5. Grus, J., (2018). Data science od podstaw, Katowice: Helion.
  6. Harrington, P., (2012). Machine Learning in Action, Shelter Island: Manning.
  7. Patterson, J., Gibson, A., (2018). Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Katowice: Helion.
  8. Praskievicz, S., Chang, H., (2009). Identifying the Relationships Between Urban Water Consumption and Weather Variables in Seoul, Korea, Physical Geography, Vol. 30, pp. 324-337.
  9. Walesiak, M., Gatnar, E., (2009). Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Warszawa: PWN.
  10. Zhang, H. H. Brown, D. F., (2005). Understanding urban residential water use in Beijing and Tianjin, China. Habitat International, Vol. 3, pp. 469-491.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1234-7655
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.2478/stattrans-2022-0021
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu