Runtime Comparisons between SWMM 4 and SWMM 5 using Continuous Simulation Model Networks
Notice bibliographique
Résumé
The Stormwater Management Model (SWMM) is a dynamic rainfall-runoff model used for continuous simulation of runoff quantity and quality.SWMM has recently been redeveloped under a Cooperative Research and Development Agreement (CRADA) between CDM Inc. and the U.S. Environmental Protection Agency (USEPA).One of the purposes of the CRADA is to improve the numerical stability of the model without changing the fundamental characteristics of the EXTRAN solution or sacrificing the efficiency of its performance.Extensive QA/QC testing was performed as part of the CRADA to ensure consistency between the SWMM4 and SWMM5 solutions.(Dickinson et al., 2004;Rossman et al., 2003;Schade, 2002;Chan et al., 2003).Another aspect of QA/QC testing was to compare simulation runtimes between SWMM4 and SWMM5.This chapter presents the computational speed comparison between SWMM4 (Huber & Dickinson, 1988) and SWMM5 (Rossman et al., 2003).Various SWMM4 historical applications were used and runtimes of SWMM4 and SWMM5 were plotted and compared by different calculation methods.This chapter also describes the approach used to test the simulation speed in SWMM4 and SWMM5.All models were run on the same computer workstation for fairness in the comparison.The test computer was equipped with a commonly available Pentium® P4-1.6 GHz processor with 256Mb RAM.The SWMM4 models were run with SWMM499 and the new SWMM5 (version Beta E).To ensure data consistency, the historical SWMM4 applications were translated to SWMM5 input format, using the converter software distributed with the SWMM5 package.Results generated
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».