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Water Supply Prediction Based on Initialized Attention Residual Network

Yuhao Long  Yeming Zhang  Jingcheng Wang  Miaoshun Bai  
【摘要】:Real-time and accurate water supply forecast is crucial for water supply control. However, most existing methods are likely affected by factors such as weather and holidays, which lead to a decline in the reliability of water supply prediction.In this paper, we address a generic artificial neural network, Initialized Attention Residual Network(IARN), to tackle the time series prediction problem in water supply domain. Specifically, instead of continuing to use the recurrent neural network(RNN)in time-series tasks, we try to build a convolution neural network(CNN) to recede the disturb from other factors and get a more credible results. Experiments show that our method achieves state-of-the-art performance on several datasets in terms of accuracy,robustness and generalization ability. The source code of our method will available at https://github.com/SJTU-L-dd/IARN.

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