Hybrid SSA-TSR-ARIMA for water demand forecasting
Water supply management effectively becomes challenging due to the human population and their needs have been growing rapidly. The aim of this research is to propose hybrid methods based on Singular Spectrum Analysis (SSA) decomposition, Time Series Regression (TSR), and Automatic Autoregressive Int...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Suhartono, Suhartono, Isnawati, S., Salehah, N. A., Prastyo, D. D., Kuswanto, H., Lee, M. H. |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Universitas Ahmad Dahlan
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/79660/1/MuhammadHisyamLee2018_HybridSSA-TSR-ARIMAforwater.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/79660/ http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v4i3.275 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Hybrid ssa-tsr-arima for water demand forecasting
بواسطة: Muhammad Hisyam Lee @ Lee Wee Yew, Dedy Dwi Prastyo
منشور في: (2018) -
Double seasonal ARIMA model for forecasting load demand
بواسطة: Mohamed, Norizan, وآخرون
منشور في: (2010) -
Estimating the function of oscillatory components in ssa-based forecasting model
بواسطة: Sulandari, W., وآخرون
منشور في: (2019) -
Hybrid seasonal ARIMA and artificial neural network in forecasting Southeast Asia city air pollutant index
بواسطة: Rahman, N. H. A., وآخرون
منشور في: (2019) -
Comparison between VAR, GSTAR, FFNN-VAR and FFNN-GSTAR Models for Forecasting Oil Production
بواسطة: Suhartono, Suhartono, وآخرون
منشور في: (2018)