Real-time daily flow forecasting using black-box models, diffusion processes, and neural networks
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to compare three modeling approaches used for the prediction of daily natural flows 1-7 days ahead. Linear black-box models, which have been commonly used for modeling flows, constitute the first approach. The second approach, a linear type in the context of our application, is less known in the water resources field and is identified by the term diffusion process. The third approach uses models called neural networks, which have gained interest in many fields. All these approaches were tested on 15 watersheds from the Saguenay - Lac-Saint-Jean hydrographic system, located in the province of Quebec, Canada. Because the watersheds possess different physical characteristics, the models were tested under several runoff conditions. In this article, the focus is on results; all approaches along with their conditions of use have been detailed elsewhere in the literature. The results obtained showed that neural networks constitute, for almost all the watersheds studied, the best approach to forecast daily natural flows. The more flexible structure of neural networks allows a best reproduction of complex runoff conditions. However, neural networks are more sensitive to outliers present in observed natural flow series, which are used as inputs in the three models tested. In practice, to model flows at specific periods of the year, it seems preferable to establish seasonal models. If a neural network has an inadequate structure for the period under consideration, then it may produce less convincing results than the other two modeling approaches tested in this study.Key words: forecasts, flows, black-box model, diffusion process, neural network.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».