ZAUTOMATYZOWANY SYSTEM ZARZĄDZANIA WODĄ Z PROGNOZOWANIEM ZAPOTRZEBOWANIA OPARTYM NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 14 Nr 4 (2024)
-
IDENTYFIKACJA SZTYWNEJ PRZESZKODY O DOWOLNYM KSZTAŁCIE OŚWIETLONEJ PŁASKĄ FALĄ AKUSTYCZNĄ PRZY UŻYCIU DANYCH Z BLISKIEGO POLA
Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora5-9
-
OBRAZOWANIE OPARTE NA CZĘSTOTLIWOŚCI RADIOWEJ DO LOKALIZACJI WEWNĄTRZ POMIESZCZEŃ Z WYKORZYSTANIEM TECHNIK BEZPAMIĘCIOWYCH I TECHNOLOGII BEZPRZEWODOWEJ
Tammineni Shanmukha Prasanthi, Swarajya Madhuri Rayavarapu, Gottapu Sasibhushana Rao, Raj Kumar Goswami, Gottapu Santosh Kumar10-15
-
INTELIGENTNA TECHNOLOGIA DOPASOWYWANIA DLA ELASTYCZNYCH ANTEN
Olena Semenova, Andriy Semenov, Stefan Meulesteen, Natalia Kryvinska, Hanna Pastushenko16-22
-
RÓŻNICOWE MAPOWANIE MACIERZY MULLERA SKŁADNIKA POLIKRYSTALICZNEGO TKANEK BIOLOGICZNYCH NARZĄDÓW LUDZKICH
Andrei Padure, Oksana Bakun, Ivan Mikirin, Oleksandr Dubolazov, Iryna Soltys, Oleksandr Olar, Yuriy Ushenko, Oleksandr Ushenko, Irina Palii, Saule Kumargazhanova23-27
-
SELEKTOR POLARYZACJI NA FALOWODACH CZĘŚCIOWO WYPEŁNIONYCH DIELEKTRYKIEM
Vitaly Pochernyaev, Nataliia Syvkova, Mariia Mahomedova28-31
-
FUNKCJONALNIE ZINTEGROWANY PRZYRZĄD DO POMIARU TEMPERATURY
Les Hotra, Oksana Boyko, Igor Helzhynskyy, Hryhorii Barylo, Marharyta Rozhdestvenska, Halyna Lastivka32-37
-
BADANIA PROCESU KONTROLI OZONU Z WYKORZYSTANIEM CZUJNIKÓW ELEKTRONICZNYCH
Sunggat Marxuly, Askar Abdykadyrov, Katipa Chezhimbayeva, Nurzhigit Smailov38-45
-
OPTYMALIZACJA FARM WIATROWYCH: PORÓWNAWCZE ZWIĘKSZENIE WYDAJNOŚCI W WARUNKACH NISKIEJ PRĘDKOŚCI WIATRU
Mustafa Hussein Ibrahim, Muhammed A. Ibrahim, Salam Ibrahim Khather46-51
-
STEROWANIE MPPT SYSTEMU PV: ANALIZA PORÓWNAWCZA ALGORYTMÓW P&O, INCCOND, SMC I FLC
Khoukha Bouguerra, Samia Latreche, Hamza Khemlche, Mabrouk Khemliche52-62
-
15-POZIOMOWY ASYMETRYCZNY FALOWNIK WIELOPOZIOMOWY OPARTY NA TECHNOLOGII DSTATCOM POPRAWIAJĄCY JAKOŚĆ ZASILANIA
Panneerselvam Sundaramoorthi, Govindasamy Saravana Venkatesh63-70
-
SYMULACJA KOMPUTEROWA ZWARCIA TRANSFORMATORA NADPRZEWODNIKOWEGO
Leszek Jaroszyński71-74
-
STEROWANIE ZORIENTOWANE POLOWO DLA SILNIKÓW INDUKCYJNYCH OPARTE NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Elmehdi Benmalek, Marouane Rayyam, Ayoub Gege, Omar Ennasiri, Adil Ezzaidi75-81
-
BADANIE ZMIAN POZIOMU BEZPIECZEŃSTWA SIECI W OPARCIU O PODEJŚCIE KOGNITYWNE
Olha Saliieva, Yurii Yaremchuk82-85
-
WYKORZYSTANIE UCZENIA MASZYNOWEGO W SYSTEMACH WYKRYWANIA WŁAMANIA DO SIECI
Ahmad Sanmorino, Herri Setiawan, John Roni Coyanda86-89
-
WYKORZYSTANIE WEKTORÓW WSPIERAJĄCYCH DO ZBUDOWANIA OPARTEGO NA REGUŁACH SYSTEMU WYKRYWANIA ZŁOŚLIWYCH PROCESÓW W RUCHU SIECIOWYM ORGANIZACJI
Halyna Haidur, Sergii Gakhov, Dmytro Hamza90-96
-
WYODRĘBNIANIE PAR EMOCJA-PRZYCZYNA: METODOLOGIA OPARTA NA BiLSTM
Raga Madhuri Chandra, Giri Venkata Sai Tej Neelaiahgari, Satya Sumanth Vanapalli97-103
-
UDOSKONALENIE α-PARAMETERYZOWANEJ METODY PRZEKSZTAŁCENIA RÓŻNICZKOWEGO Z OPTYMALIZATOREM DANDELION DO ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH
Mustafa Raed Najeeb, Omar Saber Qasim104-108
-
METODA ADAPTACYJNEGO KODOWANIA STATYSTYCZNEGO Z UWZGLĘDNIENIEM CECHY STRUKTURALNE OBRAZÓW WIDEO
Volodymyr Barannik, Dmytro Havrylov, Serhii Pantas, Yurii Tsimura, Tatayna Belikova, Rimma Viedienieva, Vasyl Kryshtal109-114
-
OPTYMALIZACJA PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH: WYKORZYSTANIE MODELI UCZENIA MASZYNOWEGO W CELU ZWIĘKSZENIA DOKŁADNOŚCI PREDYKCYJNEJ
Waldemar Wójcik, Assem Shayakhmetova, Ardak Akhmetova, Assel Abdildayeva, Galymzhan Nurtugan115-120
-
SYNCHRONIZACJA ZARZĄDZANIA STEROWANEGO ZDARZENIAMI PODCZAS GROMADZENIA DANYCH
Valeriy Kuzminykh, Oleksandr Koval, Yevhen Havrylko, Beibei Xu, Iryna Yepifanova, Shiwei Zhu, Nataliia Bieliaieva, Bakhyt Yeraliyeva121-129
-
UKŁAD INTERFEJSU A WYDAJNOŚĆ PRZYSWAJANIA INFORMACJI W PROCESIE UCZENIA SIĘ
Julia Zachwatowicz, Oliwia Zioło, Mariusz Dzieńkowski130-135
-
ZAUTOMATYZOWANY SYSTEM ZARZĄDZANIA WODĄ Z PROGNOZOWANIEM ZAPOTRZEBOWANIA OPARTYM NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Arman Mohammad Nakib136-140
-
SCHEMATY UML SYSTEMU ZARZĄDZANIA STANOWISKAMI UTRZYMANIA
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana141-145
-
PRZEWIDYWANIE WAGI DEFEKTU KODU NA PODSTAWIE UCZENIA ZESPOŁOWEGO
Ghada Mohammad Tahir Aldabbagh, Safwan Omar Hasoon146-153
-
NIEDROGA RZECZYWISTOŚĆ ROZSZERZONA W CHIRURGII KRĘGOSŁUPA: BADANIE EMPIRYCZNE DOTYCZĄCE POPRAWY WIZUALIZACJI I DOKŁADNOŚCI CHIRURGICZNEJ
Iqra Aslam, Muhammad Jasim Saeed, Zarmina Jahangir, Kanza Zafar, Muhammad Awais Sattar154-163
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Dostęp do świeżej wody stał się obecnie problemem dla wielu krajów na całym świecie z powodu jej niedoboru. W związku z narastającym problemem, niniejszy artykuł wprowadza system, który szacuje dzienne zapotrzebowanie gospodarstw domowych na wodę, biorąc pod uwagę takie czynniki jak wielkość rodziny, strefa, temperatura, pora roku, status zatrudnienia, lokalizacja oraz religia. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego, system określa równowagę w dystrybucji wody między gospodarstwami domowymi na podstawie tych parametrów. Przewidywane wartości określają zapotrzebowanie na wodę w każdym gospodarstwie domowym, a tym samym dystrybucję wody w danym dniu. System obejmuje również użycie mikrokontrolera Arduino, miernika przepływu wody oraz zaworów elektromagnetycznych, co sprawia, że system dostarczania wody jest automatyczny. W wyniku tego system pomaga kontrolować marnotrawstwo wody oraz zapewnia, że ilość wody potrzebna w każdym domu jest dokładnie oceniona.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Almulhim Abdulaziz I., Abubakar I. A.: A segmentation approach to understanding water consumption behavioral patterns among households in Saudi Arabia for a sustainable future. Resources, Environment and Sustainability 15, 2024, 100144.
[2] Ali A. et al.: Design of an automatic rooftop water tank filling system and measurement of consumed water for home appliance. International Journal of Automation and Smart Technology 13(1), 2023, 2371–2371.
[3] Adu Manu et al.: Leakage detection and automatic billing in water distribution systems using smart sensors. Digital Transformation for Sustainability: ICT-supported Environmental Socio-economic Development. Springer International Publishing, Cham 2022, 251–270.
[4] Ali S. et al.: Controlled fluid flow without controlling pump using Arduino. Archives of Advanced Engineering Science 2024, 1-11.
[5] Bergel T., Młyńska A.: Analysis of the impact of the air temperature on water consumption for household purposes in rural households. Journal of Ecological Engineering 22(3), 2021, 289–302.
[6] Babu P., Rajasekaran C.: Economically precise water resource management for domestic usage in India. Circuits and Systems 7(10), 2016, 2821.
[7] Baranidharan S. et al.: Smart water distribution system using internet of things (IoT). AIP Conference Proceedings 2831(1), 2023.
[8] Chang H. et al.: Sensitivity of urban water consumption to weather and climate variability at multiple temporal scales: The case of Portland, Oregon. International Journal of Geospatial and Environmental Research 1(1), 2014, 7.
[9] Crouch M. L. et al.: Defining domestic water consumption based on personal water use activities. AQUA—Water Infrastructure, Ecosystems and Society 70(7), 2021, 1002–1011.
[10] Chavhan S. et al.: IoT-based Remote Control Water Distribution System. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 12(7s), 2024, 572–583.
[11] Dimkić D.: Temperature impact on drinking water consumption. Environmental Sciences Proceedings 2(1), 2020, 31.
[12] Fan L. et al.: Factors affecting domestic water consumption in rural households upon access to improved water supply: Insights from the Wei River Basin, China. PloS one 8(8), 2013, e71977.
[13] Gore S. et al.: Innovations in smart city water supply systems. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 11(9s), 2023, 277–281.
[14] Jiménez B., Asano T.: Water reuse: An international survey of current practice, issues and needs. IWA publishing 2008.
[15] Kalyani C. et al.: Regular and equal water supply system. SAMRIDDHI: A Journal of Physical Sciences, Engineering and Technology 15(1), 2023, 34–37.
[16] Kumar B. S. et al.: Water management and control systems for smart city using IoT and artificial intelligence. International Conference on Edge Computing and Applications (ICECAA). India, Tamilnadu, 2022, 653–657.
[17] Lenzen M. et al.: International trade of scarce water. Ecological Economics 94, 2013, 78–85.
[18] Matos C. et al.: Water and energy consumption in urban and rural households. 39th International Symposium CIB W062 on Water Supply and Drainage for Buildings. Japan, Nagano 2013.
[19] Mule A. et al.: Smart Water Supply Management System With Anti-Theft Measures. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science 5(5), 2023, 3607–3614.
[20] Mekonnen M. M., Hoekstra A. Y.: A global and high-resolution assessment of the green, blue and grey water footprint of wheat. Hydrology and earth system sciences 14(7), 2010, 1259–1276.
[21] Nirmala D. et al.: System for water quality monitoring and distribution. E3S Web of Conferences 399, EDP Sciences, 2023.
[22] Nur’Im J., Setyawan G.: Prototype design of clean water distribution system on residential scale using Arduino Mega microcontroller. AIP Conference Proceedings 2540(1), 2023.
[23] Nakib A. M. et al.: Machine learning-based water requirement forecast and automated water distribution control system. Computer Science & IT Research Journal 5(6), 2024, 1453–1468.
[24] Nakib A. M., Barua B.: Aqua Flow Master: Intelligent Liquid Flow Control And Monitoring System. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science 6(4), 2024, 8232–8237.
[25] Ogidan O. K., Olla M., Odey I.: Water distribution control with real-time monitoring. IEEE Nigeria 4th International Conference on Disruptive Technologies for Sustainable Development (NIGERCON). 2022.
[26] Pratama M., Firmansyah M.: AWAS (Automatic Water System) as a clean water distribution device to mitigate the impact of climate change. Research Report. WaterIsLifeSchools 2022.
[27] Rondinel-Oviedo D. R., Sarmiento-Pastor J. M.: Water: consumption, usage patterns, and residential infrastructure. A comparative analysis of three regions in the Lima metropolitan area. Water International 45(7-8), 2020, 824–846.
[28] Rondinel O., Daniel R., Sarmiento-Pastor J. M.: Water: consumption, usage patterns, and residential infrastructure. A comparative analysis of three regions in the Lima metropolitan area. Water International 45(7-8), 2020, 824–846.
[29] Rodríguez C. et al.: Water balance assessment in schools and households of rural areas of Coquimbo region, north-central Chile: Potential for greywater reuse. Water 12(10), 2020, 2915.
[30] Reddy D. G. et al.: Aadhaar Enabled Water Distribution System. Water Resources Management 38(7), 2024, 2279–2291.
[31] Rexline S. J., Renold M., Deeba M.: Potable water distribution monitoring system using internet of things. AIP Conference Proceedings 2842(1), 2023.
[32] Rahmatulloh A. et al.: IoT-Enabled Water Distribution Monitoring: A Sensor-Based Analytical Model. Ingénierie des Systèmes d'Information 28(6), 2023.
[33] Smith A., Ali M.: Understanding the impact of cultural and religious water use. Water and Environment Journal 20(4), 2006, 203–209.
[34] Singha B. et al.: Changing patterns of household water consumption and conservation behaviour in Bangladesh: an exploration in the context of COVID-19 pandemic. International Journal of Innovation and Sustainable Development 18(1-2), 2024, 106–122.
[35] Spang E. S. et al.: The water consumption of energy production: an international comparison. Environmental Research Letters 9(10), 2014, 105002.
[36] Timmerman M.: Water consumption in the Middle East and North Africa (MENA) region: a virtual water approach, 2013.
[37] Tejas T. et al.: IoT based water management system with machine learning. AIP Conference Proceedings 2742(1), 2024.
[38] Utami R. R. et al.: Mapping domestic water use to quantify water-demand and water-related contaminant exposure in a peri-urban community, Indonesia. International Journal of Environmental Health Research 34(1), 2024, 625–638.
[39] Vladislav D. S.: A short study on smart water distribution through sensor network. Big data and computing visions 2(3), 2022, 122–127.
[40] Velayudhan N. K. et al.: IoT-enabled water distribution systems – a comparative technological review. IEEE Access 10, 2022, 101042–101070.
[41] Xenochristou M., Blokker M.: Investigating the influence of weather on water consumption: a Dutch Case Study (032). WDSA/CCWI Joint Conference Proceedings 1, 2018.
[42] Yan L.: The ethnic and cultural correlates of water consumption in a pluralistic social context – the Sydney Metropolitan Area. Diss. 2015.
[43] https://www.epa.gov/watersense/statistics-and-facts
[44] https://www.statista.com/statistics/278066/global-water-demand-by-region/
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 493
Downloads: 346

