Cluster-Based Hydrologic Prediction Using Genetic Algorithm-Trained Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most hydrological processes are nonlinear in nature. Although there have been many successful applications of artificial neural networks (ANNs) to capture these nonlinear relationships, there are cases when ANNs have not been able to predict flow extremes (low and high flows) accurately. In a more general sense, ANNs have not performed well when data are clustered. The objective of this study is to demonstrate the influence of clustering on neural network performance by constructing a cluster-based conjunction model based on clustering, neural networks, and genetic algorithm (GA). The performance of the GA-trained cluster-based model is compared to that of the Bayesian regularization back-propagation algorithm, the Levenberg–Marquatrdt algorithm, and a regular GA-trained ANN model. The cluster-based neural network model was tested on (1) chaotic time series data (the Henon map); (2) cross-correlated monthly streamflow data. Results from the study indicate that the cluster-based neural network model offers a promising alternative to its conventional counterparts in mapping fragmented input–output relationships. From threshold analysis it is found that the cluster-based neural network model was effective, compared to its counterparts, in capturing the dynamics of high flows. Improvement in clustering accuracy is shown to improve the performance of the cluster-based neural network model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle