ФОРМУВАННЯ ГРУП ОДНОТИПНИХ ДОБОВИХ ГРАФІКІВ ВИТРАТИ ВОДИ З МЕРЕЖІ ВОДОПОСТАЧАННЯ МЕТОДОМ К-СЕРЕДНІХ

Аннотация

Обговорюються питання аналізу фактичного режиму водоспоживання в системах комунального водопостачання як початкового етапу планування енергоефективного режиму водоподачі. Метою дослідження є формування принципів урахування впливу сезонних і соціальних чинників. За допомогою кластерного аналізу виконано класифікацію добових графіків витрати води як характеристики водоспоживання та перевірку правильності кластеризації та надійності виділених кластерів. Побудовані кластери подібних графіків відображають вплив сезонів року і зміни ритму життя населення в робочий та вихідний дні.

 

Ключові слова: система комунального водопостачання, графік витрати води, моніторинг, кластерний аналіз.

Литература

Література

Романчук, С.М. Алгоритмы управления технологическими режимами водоснабжения городов [Текст] / С.М. Романчук // Вісник Донецького національного ун-ту. Серія А: Природничі науки. - 2014. - № 1. - С. 103-110.

Євтушенко, А.О. Визначення оптимального складу насосної станції системи комунального водопостачання [Текст] / А.О. Євтушенко, В.Г. Неня, М.І. Сотник, С.О. Хованський // Вісник КДПУ ім. М. Остроградського. – 2008. - Вип. 4/2008 (51), Ч. 1. - С. 158-162.

Шушкевич, Е.В. Эффективное управление системой подачи и распределения воды Московского мегаполиса [Текст] / Е.В. Шушкевич // Водоснабжение и санитарная техника. - 2011. - № 1. - С. 24-30.

Розен, В.П. Формування множини характеристик фактичного режиму водоспоживання в системах комунального водопостачання [Текст] / В.П. Розен, Н.В. Давиденко // Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2015. - № 3 (41). - С. 85-92.

Розен, В.П. Процедура побудови базового рівня електроспоживання об’єктів водопостачання з урахуванням впливу зовнішніх чинників [Текст] / В.П. Розен, Л.В. Давиденко, Н.В. Давиденко // Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2017. - №3 (49). - С. 31-37.

Пістунов, І. М. Кластерний аналіз в економіці [Текст] / І. М. Пістунов, О.П. Антонюк. – Дніпропетровськ: Національний гірничий університет, 2008.– 84 с.

Aggarwal, N., Aggarwal, K. (2012) An Improved K-means Clustering Algorithm for Data Mining. Lambert Academic Publishing, 72.

Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2003) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 764.

Pavlinov, І. Ya. (2001) Geometric morphometrics, a new analytical approach to comparison of digitized images. Information technologies in biodiversity research. St. Petersburg, 41-90.

Янковой, А.Г. Многомерный анализ в системе STATISTICA [Текст] / А.Г. Янковой. - Одесса: Оптимум, 2001. Вып.1. – 216 с.

References

Romanchuk, S.M. (2014) Algorithms for managing technological regimes of water supply of cities. Bulletin of the Donetsk National University. Series A: Natural Sciences, 1, 103-110.

Evtushenko, A.O., Nenya, V.G., Sotnik, M.I., Khovansky, S.O. (2008) Determination of the optimal composition of the pumping station of the municipal water supply system. Bulletin of the KDPU them. M. Ostrogradsky, 4/2008 (51), 1, 158-162.

Shushkevich, E.V. (2011) Effective management of the water supply and distribution system of the Moscow metropolis. Water supply and sanitary engineering, 1, 24-30.

Rosen, V.P., Davydenko, N.V. Formation of the set of characteristics of the actual regime of water consumption in municipal water supply systems. Energy: Economics, Technology, Ecology, 3 (41), 85-92.

Rosen, V.P., Davуdenko, L.V., Davydenko, N.V. (2017) Procedure for building the basic level of electricity consumption of water supply facilities taking into account the influence of external factors. Energy: Economics, Technology, Ecology, 3 (49), 31-37.

Pistunov, I.M., Antonyuk, O.P. (2008) Cluster analysis in economics. Dnipropetrovsk: National Mining University, 84.

Aggarwal, N., Aggarwal, K. (2012) An Improved K-means Clustering Algorithm for Data Mining. Lambert Academic Publishing, 72.

Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2003) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 764.

Pavlinov, І. Ya. (2001) Geometric morphometrics, a new analytical approach to comparison of digitized images. Information technologies in biodiversity research. St. Petersburg, 41-90.

Yankovoy, A.G. (2011) Multidimensional analysis in the system STATISTICA. Odessa: Optimum, 1, 216.

Опубликован
2018-07-27