Stochastic Modeling of a Water Resource System: Analytical Techniques Versus Synthetic Approaches

Parent, Éric; Lebdi, Féthi; Hurand, P.

doi:10.1007/978-3-642-76971-9_22

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“…In this paper, the example treated in Section 2.5 provides a real industrial use-case where a Markov model is used to assess the reliability of rotating machines. Examples of application in hydrology and water resources engineering concern the modeling of river inflows (Parent et al, 1991), lake inflows (Duckstein and Bogardi, 1979), water supply reservoir states (Vogel, 1987) or pollutants propagations (Ang and Tang, 1984;Zhang and Dai, 2007). In biomedical survey, Markov chains can model the health condition of patients affected by infectious or viral diseases like in Gentleman et al (1994).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating discrete Markov models from various incomplete data schemes

Pasanisi¹,

Fu²,

Bousquet³

2012

Computational Statistics & Data Analysis

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The parameters of a discrete stationary Markov model are transition probabilities between states. Traditionally, data consist in sequences of observed states for a given number of individuals over the whole observation period. In such a case, the estimation of transition probabilities is straightforwardly made by counting one-step moves from a given state to another. In many real-life problems, however, the inference is much more difficult as state sequences are not fully observed, namely the state of each individual is known only for some given values of the time variable. A review of the problem is given, focusing on Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms to perform Bayesian inference and evaluate posterior distributions of the transition probabilities in this missing-data framework. Leaning on the dependence between the rows of the transition matrix, an adaptive MCMC mechanism accelerating the classical Metropolis-Hastings algorithm is then proposed and empirically studied.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating discrete Markov models from various incomplete data schemes

Pasanisi¹,

Fu²,

Bousquet³

2012

Computational Statistics & Data Analysis

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“…Cependant quelles que soient les approches proposées, plusieurs problèmes subsistent : -la quantification de l'objectif de gestion (MERGOS, 1987 ;FANG ef al., 1989); -la modélisation de l'aspect multi-objectif de la gestion (PARENT et al, 1991).…”

Section: -Introductionunclassified

Logique floue Appliquée à la gestion à long terme des ressources en eau

Faye¹,

Sawadogo²,

Mora‐Camino

2005

rseau

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Dans le contexte de la rareté des ressources en eau, une approche globale de la gestion à long terme d'un système de stockage/transfert/distribution d'eau est proposée. L'objectif principal de la gestion d'un tel type de système est de gérer les réserves et les délestages de manière à minimiser les écarts entre offre et demande, ceci à partir d'une prédiction de la demande et des apports. Ainsi, on propose une approche à horizon glissant et surtout une procédure d'adaptation des pondérations du critère fondée sur la logique floue. Cette notion d'adaptation du critère parait tout à fait judicieuse quand on connaît la difficulté de définir les pondérations de tels problèmes d'optimisation et son influence sur la pertinence de la solution obtenue. On vérifie ici l'apport essentiel de la logique floue qui permet d'appréhender finement les enjeux en présence dans la gestion de long terme du système stockage/transfert/distribution d'eau. Le problème de gestion à long terme est résolu par une heuristique améliorée utilisant la programmation linéaire et la programmation dynamique pour réduire les effets de la discrétisation spatiale qui est si limitative dans ce contexte. L'approche de gestion proposée est effectivement appliquée à un cas d'étude qui permet de mettre en évidence sa relative simplicité de mise en œuvre.

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References

1994

Engineering Risk Analysis of Water Pollution

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Stochastic Modeling of a Water Resource System: Analytical Techniques Versus Synthetic Approaches

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Estimating discrete Markov models from various incomplete data schemes

Estimating discrete Markov models from various incomplete data schemes

Logique floue Appliquée à la gestion à long terme des ressources en eau

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