System for Water and Electricity Consumption Prediction in Smart Cities Using ML

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist58284.2023.10223522
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The issue of finding new solutions for efficient water and electricity consumption is urgent for Smart Cities. Such solutions include the use of various machine learning models to predict the consumption of these resources. In this research paper, time series models for predicting electricity consumption, Decision tree, and Random Forest models for predicting water consumption were developed. There has also been a growing increase in the use of smart sensors to be able to track and manage water data, which in turn contributes to smart resource management.