Fulfillment of Clean Water Needs in Tamangil Nuhuten Village with Addition of New Spring

Seventy-two million Indonesians have difficulty accessing clean water, especially in rural communities. This causes various diseases and has an impact on people's welfare. Currently, the community's need for clean water in Tamangil Nuhuten Village depends on the Wiak spring and often experiences shortages. This research aims to analyze the need and availability of clean water in Tamangil Nuhuten Village. The need for clean water is calculated using water consumption data and the projected population. As for water availability, the water source discharge data is collected from the government and measures the water discharge directly to validate the data. It is necessary to analyze the water balance to determine the ability to meet the demand for clean water. The results showed that the need for clean water for the next 10 years is 2.0 liters/second, while the water supply is 1.06 liters/second, so it is still insufficient. Fulfillment can be done by adding the Baluruk spring 1.8 km away. Baluruk Spring can discharge of 83.3 liters/second with constant conditions throughout the year and meets clean water quality. Intake of clean water can be done by building two reservoirs to reduce the sediment content with dimensions of 4m x 6m x 3m, which are placed 500m from the village. As well as used two 6-inch pipes for transmission pipes and one 4-inch pipe for distribution. Thus the water needs of the Tamangil Nuhuten Village community can be fulfilled until 2031

An Improved Water Strider Algorithm for Optimal Design of Skeletal Structures

Water Strider Algorithm (WSA) is a new metaheuristic method that is inspired by the life cycle of water striders. This study attempts to enhance the performance of the WSA in order to improve solution accuracy, reliability, and convergence speed. The new method, called improved water strider algorithm (IWSA), is tested in benchmark mathematical functions and some structural optimization problems. In the proposed algorithm, the standard WSA is augmented by utilizing an opposition-based learning method for the initial population as well as a mutation technique borrowed from the genetic algorithm. By employing Generalized Space Transformation Search (GSTS) as an opposition-based learning method, more promising regions of the search space are explored; therefore, the precision of the results is enhanced. By adding a mutation to the WSA, the method is helped to escape from local optimums which is essential for engineering design problems as well as complex mathematical optimization problems. First, the viability of IWSA is demonstrated by optimizing benchmark mathematical functions, and then it is applied to three skeletal structures to investigate its efficiency in structural design problems. IWSA is compared to the standard WSA and some other state-of-the-art metaheuristic algorithms. The results show the competence and robustness of the IWSA as an optimization algorithm in mathematical functions as well as in the field of structural optimization

Improving Demand Forecasting: The Challenge of Forecasting Studies Comparability and a Novel Approach to Hierarchical Time Series Forecasting

Bedarfsprognosen sind in der Wirtschaft unerlässlich. Anhand des erwarteten Kundenbe-darfs bestimmen Firmen beispielsweise welche Produkte sie entwickeln, wie viele Fabri-ken sie bauen, wie viel Personal eingestellt wird oder wie viel Rohmaterial geordert wer-den muss. Fehleinschätzungen bei Bedarfsprognosen können schwerwiegende Auswir-kungen haben, zu Fehlentscheidungen führen, und im schlimmsten Fall den Bankrott einer Firma herbeiführen. Doch in vielen Fällen ist es komplex, den tatsächlichen Bedarf in der Zukunft zu antizipie-ren. Die Einflussfaktoren können vielfältig sein, beispielsweise makroökonomische Ent-wicklung, das Verhalten von Wettbewerbern oder technologische Entwicklungen. Selbst wenn alle Einflussfaktoren bekannt sind, sind die Zusammenhänge und Wechselwirkun-gen häufig nur schwer zu quantifizieren. Diese Dissertation trägt dazu bei, die Genauigkeit von Bedarfsprognosen zu verbessern. Im ersten Teil der Arbeit wird im Rahmen einer überfassenden Übersicht über das gesamte Spektrum der Anwendungsfelder von Bedarfsprognosen ein neuartiger Ansatz eingeführt, wie Studien zu Bedarfsprognosen systematisch verglichen werden können und am Bei-spiel von 116 aktuellen Studien angewandt. Die Vergleichbarkeit von Studien zu verbes-sern ist ein wesentlicher Beitrag zur aktuellen Forschung. Denn anders als bspw. in der Medizinforschung, gibt es für Bedarfsprognosen keine wesentlichen vergleichenden quan-titativen Meta-Studien. Der Grund dafür ist, dass empirische Studien für Bedarfsprognosen keine vereinheitlichte Beschreibung nutzen, um ihre Daten, Verfahren und Ergebnisse zu beschreiben. Wenn Studien hingegen durch systematische Beschreibung direkt miteinan-der verglichen werden können, ermöglicht das anderen Forschern besser zu analysieren, wie sich Variationen in Ansätzen auf die Prognosegüte auswirken – ohne die aufwändige Notwendigkeit, empirische Experimente erneut durchzuführen, die bereits in Studien beschrieben wurden. Diese Arbeit führt erstmals eine solche Systematik zur Beschreibung ein. Der weitere Teil dieser Arbeit behandelt Prognoseverfahren für intermittierende Zeitreihen, also Zeitreihen mit wesentlichem Anteil von Bedarfen gleich Null. Diese Art der Zeitreihen erfüllen die Anforderungen an Stetigkeit der meisten Prognoseverfahren nicht, weshalb gängige Verfahren häufig ungenügende Prognosegüte erreichen. Gleichwohl ist die Rele-vanz intermittierender Zeitreihen hoch – insbesondere Ersatzteile weisen dieses Bedarfs-muster typischerweise auf. Zunächst zeigt diese Arbeit in drei Studien auf, dass auch die getesteten Stand-der-Technik Machine Learning Ansätze bei einigen bekannten Datensät-zen keine generelle Verbesserung herbeiführen. Als wesentlichen Beitrag zur Forschung zeigt diese Arbeit im Weiteren ein neuartiges Verfahren auf: Der Similarity-based Time Series Forecasting (STSF) Ansatz nutzt ein Aggregation-Disaggregationsverfahren basie-rend auf einer selbst erzeugten Hierarchie statistischer Eigenschaften der Zeitreihen. In Zusammenhang mit dem STSF Ansatz können alle verfügbaren Prognosealgorithmen eingesetzt werden – durch die Aggregation wird die Stetigkeitsbedingung erfüllt. In Expe-rimenten an insgesamt sieben öffentlich bekannten Datensätzen und einem proprietären Datensatz zeigt die Arbeit auf, dass die Prognosegüte (gemessen anhand des Root Mean Square Error RMSE) statistisch signifikant um 1-5% im Schnitt gegenüber dem gleichen Verfahren ohne Einsatz von STSF verbessert werden kann. Somit führt das Verfahren eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte herbei. Zusammengefasst trägt diese Dissertation zum aktuellen Stand der Forschung durch die zuvor genannten Verfahren wesentlich bei. Das vorgeschlagene Verfahren zur Standardi-sierung empirischer Studien beschleunigt den Fortschritt der Forschung, da sie verglei-chende Studien ermöglicht. Und mit dem STSF Verfahren steht ein Ansatz bereit, der zuverlässig die Prognosegüte verbessert, und dabei flexibel mit verschiedenen Arten von Prognosealgorithmen einsetzbar ist. Nach dem Erkenntnisstand der umfassenden Literatur-recherche sind keine vergleichbaren Ansätze bislang beschrieben worden

Improving the sustainability of coal SC in both developed and developing countries by incorporating extended exergy accounting and different carbon reduction policies

In the age of Industry 4.0 and global warming, it is inevitable for decision-makers to change the way they view the coal supply chain (SC). In nature, energy is the currency, and nature is the source of energy for humankind. Coal is one of the most important sources of energy which provides much-needed electricity, as well as steel and cement production. This manuscript-based PhD thesis examines the coal SC network as well as the four carbon reduction strategies and plans to develop a comprehensive model for sustainable design. Thus, the Extended Exergy Accounting (EEA) method is incorporated into a coal SC under economic order quantity (EOQ) and economic production quantity (EPQs) in an uncertain environment. Using a real case study in coal SC in Iran, four carbon reduction policies such as carbon tax (Chapter 5), carbon trade (Chapter 6), carbon cap (Chapter 7), and carbon offset (Chapter 8) are examined. Additionally, all carbon policies are compared for sustainable performance of coal SCs in some developed and developing countries (the USA, China, India, Germany, Canada, Australia, etc.) with the world's most significant coal consumption. The objective function of the four optimization models under each carbon policy is to minimize the total exergy (in Joules as opposed to Dollars/Euros) of the coal SC in each country. The models have been solved using three recent metaheuristic algorithms, including Ant lion optimizer (ALO), Lion optimization algorithm (LOA), and Whale optimization algorithm (WOA), as well as three popular ones, such as Genetic algorithm (GA), Ant colony optimization (ACO), and Simulated annealing (SA), are suggested to determine a near-optimal solution to an exergy fuzzy nonlinear integer-programming (EFNIP). Moreover, the proposed metaheuristic algorithms are validated by using an exact method (by GAMS software) in small-size test problems. Finally, through a sensitivity analysis, this dissertation compares the effects of applying different percentages of exergy parameters (capital, labor, and environmental remediation) to coal SC models in each country. Using this approach, we can determine the best carbon reduction policy and exergy percentage that leads to the most sustainable performance (the lowest total exergy per Joule). The findings of this study may enhance the related research of sustainability assessment of SC as well as assist coal enterprises in making logical and measurable decisions