Clustering of heterogeneous precipitation fields for the assessment and possible improvement of lumped neural network models for streamflow forecasts
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
Abstract. This work addresses the issue of better considering the heterogeneity of precipitation fields within lumped rainfall-runoff models where only areal mean precipitation is usually used as an input. A method using a Kohonen neural network is proposed for the clustering of precipitation fields. The evaluation and improvement of the performance of a lumped rainfall-runoff model for one-day ahead predictions is then established based on this clustering. Multilayer perceptron neural networks are employed as lumped rainfall-runoff models. The Bas-en-Basset watershed in France, which is equipped with 23 rain gauges with data for a 21-year period, is employed as the application case. The results demonstrate the relevance of the proposed clustering method, which produces groups of precipitation fields that are in agreement with the global climatological features affecting the region, as well as with the topographic constraints of the watershed (i.e., orography). The strengths and weaknesses of the rainfall-runoff models are highlighted by the analysis of their performance vis-à-vis the clustering of precipitation fields. The results also show the capability of multilayer perceptron neural networks to account for the heterogeneity of precipitation, even when built as lumped rainfall-runoff models.
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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 | 0,000 |
| 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