Comparison of three data-driven techniques in modelling the evapotranspiration process
Notice bibliographique
Résumé
Evapotranspiration is one of the main components of the hydrological cycle as it accounts for more than two-thirds of the precipitation losses at the global scale. Reliable estimates of actual evapotranspiration are crucial for effective watershed modelling and water resource management, yet direct measurements of the evapotranspiration losses are difficult and expensive. This research explores the utility and effectiveness of data-driven techniques in modelling actual evapotranspiration measured by an eddy covariance system. The authors compare the Evolutionary Polynomial Regression (EPR) performance to Artificial Neural Networks (ANNs) and Genetic Programming (GP). Furthermore, this research investigates the effect of previous states (time lags) of the meteorological input variables on characterizing actual evapotranspiration. The models developed using the EPR, based on the two case studies at the Mildred Lake mine, AB, Canada provided comparable performance to the models of GP and ANNs. Moreover, the EPR provided simpler models than those developed by the other data-driven techniques, particularly in one of the case studies. The inclusion of the previous states of the input variables slightly enhanced the performance of the developed model, which in turn indicates the dynamic nature of the evapotranspiration process.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».