Improving reliability of river flow forecasting using neural networks, wavelets and self-organising maps
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
Neural network (NN) models have gained much attention for river flow forecasting because of their ability to map complex non-linearities. However, the selection of appropriate length of training datasets is crucial and the uncertainty in predictions of the trained NNs with new datasets is a crucial problem. In this study, self-organising maps (SOM) are used to classify the datasets homogeneously and the performance of four types of NN models developed for daily discharge predictions – namely traditional NN, wavelet-based NN (WNN), bootstrap-based NN (BNN) and wavelet-bootstrap-based NN (WBNN) – is analysed for their applicability cluster-wise. SOM classified the training datasets into three clusters (i.e. cluster I, II and III) and the trained SOM is then used to assign testing datasets into these three clusters. Simulation studies show that the WBNN model performs better for the entire testing dataset as well as for values in clusters I and III; for cluster II the performance of BNN model is better compared with others for a 1-day lead time forecasting. Overall, it is found that the proposed methodology can enhance the accuracy and reliability of river flow forecasting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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