به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

spatial regression model

در نشریات گروه مواد و متالورژی
تکرار جستجوی کلیدواژه spatial regression model در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه spatial regression model در مقالات مجلات علمی
  • M. Khazaie Poul, H. Farughi *, Y. Samimi
    Energy monitoring using statistical process control (SPC) methods makes it more straightforward to identify patterns and trends to decrease energy consumption more effectively. The literature review of energy consumption monitoring with SPC techniques generally focuses on the temporal aspect of variation. However, due to the spatial nature of energy data, enhancing these methods to incorporate temporal and spatial aspects would improve the accuracy of the diagnostic information, underscoring simultaneous detection of the time and location of changes. Thus, the main novelty of this work is the spatial modeling and spatiotemporal monitoring of electricity consumption. For this purpose, the study used actual electricity consumption data from eight western cities of Mazandaran province in the north of Iran for spatial modeling using spatial regression models and a geographically weighted regression (GWR) model. The prediction performance evaluation of spatial models showed GWR as an appropriate model, whose coefficients were monitored through a generalized likelihood ratio (GLR) chart in phase II. The GLR chart detected two changes in consumption, and its performance was confirmed based on the statements from electricity experts relying on meteorological information and floating population data. Furthermore, the performance of the GLR chart was evaluated using out-of-control average run length (ARL1) across three different scenarios. The findings indicate that the GLR chart can effectively detect any sizes of shifts (δ), ranging from 5% to 100% of the model's parameter value. Additionally, with larger values of δ, the ARL1 decreases, resulting in faster detection of changes in the model.
    Keywords: Statistical Process Control, Spatiotemporal Monitoring, Household Electricity Consumption, Multivariate Control Chart, Spatial Regression Model, Geographically Weighted Regression
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال