本研究提出了一种混合创新模型，通过结合人工神经网络与计量经济学建模技术，提高了水释放与能量生产预测的准确性。研究采用了综合方法，利用神经网络发现数据中的复杂和非线性关系的优势，以及向量回归模型在长期平衡关系中的好处。创建了两个集成的混合模型，独立处理每个变量，同时保持它们之间的相互关系。在多个评估标准上的显著提升，无论是在训练数据还是未来数据上，所建议的模型在预测准确性上优于传统模型。利用先进的统计方法与人工智能技术的结合，所创建的方法论以其处理时间序列复杂性的能力而卓越。
Al-Omari等（周二）研究了这个问题。