Analysis of system drought for Manitoba Hydro using stochastic methods
Notice bibliographique
Résumé
Stochastic time series models are commonly used in the analysis of large-scale water resources systems. In the stochastic approach, synthetic flow scenarios are generated and used for the analysis of complex events such as multi-year droughts. Conclusions drawn from such analyses are only plausible to the extent that the underlying time series model realistically represents the natural variability of flows. Traditionally hydrologists have favoured autoregressive moving average (ARMA) models to describe annual flows. In this research project, a class of model called Markov-Switching (MS) model (also referred to as a Hidden Markov model) is presented as an alternative to conventional ARMA models. The basic assumption underlying this model is that a limited number of flow regimes exists and that each flow year can be classified as belonging to one of these regimes. The persistence of and switching between regimes is described by a Markov chain. Within each regime, it is assumed that annual flows follow a normal distribution with mean and variance that depend on the regime. The simplicity of this model makes it possible to derive a number of model characteristics analytically such as moments, autocorrelation, and crosscorrelation. Model estimation is possible with the maximum likelihood method implemented using the Expectation Maximization (EM) algorithm. The uncertainty in the model parameters can be assessed through Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. A Markov-Switching disaggregation (MSD) model is also proposed in this research project to disaggregate higher-level flows generated using the MS model into lower-level flows. The MSD model preserves the additivity property because for a given year both the higher-level and lower-level variables are generated from normal distributions. The 2-state MS and MSD models are applied to Manitoba Hydro's system along with more conventional first order autoregressive and disaggregation models and parameter and missing data uncertainty are identified in the analysis of system drought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».