پیش‎بینی تقاضای آب شهرتهران با استفاده از الگوهای ساختاری، سری‎های زمانی و شبکة عصبی نوع gmdh

روش‎ها و الگوهای اقتصاد سنجی متفاوتی، از قبیل تجزیه و تحلیل رگرسیون و سری‎های زمانی به منظور پیش‎بینی تقاضای آب، به‎طور معمول توسط محققان مختلف مورد استفاده قرار گرفته‎اند. اما در سال‎های اخیر تکنیک جدید شبکه‎های عصبی به عنوان ابزاری مؤثر و کارا در پیش‎بینی متغیرهای اقتصادی مطرح شده است. در مقالة حاضر، از شبکة عصبی نوع gmdh مبتنی برالگوریتم ژنتیک، الگوهای ساختاری و هم‎چنین سری‎های زمانی، به منظور مقایسة روش‎های پیش‎بینی تقاضای سرانة آب در شهر تهران استفاده شده است. متغیرهای مورد نظر در الگوهای پیش بینی تقاضای آب عبارتند از مصرف سرانة آب، قیمت آب، متوسط درآمد خانوار و متوسط درجة حرارت سالانه در شهر تهران. نتایج به‎دست آمده حاکی از آن است که پیش -بینی تقاضای آب با استفاده از روش شبکه‎های عصبی نوع gmdh، نسبت به برآوردهای حاصل از الگوهای ساختاری و سری زمانی، از درجة کارایی بیش‎تری برخوردار است. بنابراین، استفاده از شبک? عصبی مصنوعی در پیش بینی متغیرهای اقتصادی، می‎تواند به عنوان ابزاری در کنار سایر روش‎های پیش بینی مورد استفادة تصمیم‎گیران و سیاست‎گذاران در بخش مدیریت آب قرار گیرد. طبقه بندی jel : c53 , c5