Multi-criteria optimisation of the Muskingum flood model: a new approach
Notice bibliographique
Résumé
Existing Muskingum hydrological routing models adopt a single criterion in the calibration process. Some models minimise the sum of the squared deviations between estimated and observed outflows (outflow criterion), while others minimise the sum of the squared deviations between the estimated and observed storages (storage criterion). However, models that adopt the outflow (storage) criterion result in a poor fit to the observed storages (outflows). This paper presents a new approach that incorporates both criteria in the calibration process and aids trade-off analysis. The multi-criteria function is expressed as a weighted function of normalised outflow and storage criteria, representing the deviations from ideal outflow and storage values. The routing procedure is based on the author's four-parameter Muskingum model with constant parameters and the fourth-order Runge–Kutta method. The proposed model was applied to three examples. A criterion weight of 0·4–0·6 was found to produce an excellent trade-off between outflow and storage criteria. The results show that the model substantially improves on both criteria compared with single-criterion models. The proposed model, which properly captures the entire flood propagating characteristics in calibration, should be of interest to hydrological engineers and practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».