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Evaluating Time Series Models for Urban Wastewater Management: Predictive Performance, Model Complexity, and Resilience
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内容提要
本研究评估了神经网络在城市废水管理中的应用，重点关注预测性能、模型复杂性和韧性。结果显示，尽管全局模型的预测性能更高，局部模型在去中心化场景中表现出足够的韧性，为可持续管理提供了有效的机器学习解决方案。
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关键要点
- 气候变化导致极端降雨频率增加，对城市基础设施造成压力，尤其是联合污水系统（CSS）。
- 过载的联合污水系统会将未经处理的废水排放到地表水中，带来环境和公共健康风险。
- 本研究提出了一种评估神经网络架构在城市废水管理中的应用方法，重点关注预测性能、模型复杂性和韧性。
- 研究结果显示，尽管全局模型的预测性能更高，局部模型在去中心化场景中展现出足够的韧性。
- 局部模型为可持续城市废水管理提供了有效的机器学习解决方案。
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