用于合流制下水道溢流污水建模的可解释时间序列模型
机器学习
2024-01-08 v1 人工智能
摘要
气候变化给社会带来了日益复杂的挑战。洪水、野火或干旱等极端天气事件正变得更加频繁、突发且难以预测或应对。在本工作中，我们专门解决因暴雨事件导致雨水罐溢流而使污水污染地表水体的问题。我们研究了最先进的可解释时间序列模型在何种程度上有助于预测此类关键水位点，以便能够迅速在污水网络中重新分配 excess 水量。我们的结果表明，现代时间序列模型有助于更好地管理废水并防止下水道系统造成的环境污染。所有代码和实验均可在我们的仓库中找到：https://github.com/TeodorChiaburu/RIWWER_TimeSeries。
引用
@article{arxiv.2401.02465,
title = {Interpretable Time Series Models for Wastewater Modeling in Combined Sewer Overflows},
author = {Teodor Chiaburu and Felix Biessmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.02465},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 5 figures, 2 tables, presented at iSCSi 2023 Lisbon