River flow forecasting with artificial neural networks using satellite observed precipitation pre-processed with flow length and travel time information: case study of the Ganges river basin
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper explores the use of flow length and travel time as a pre-processing step for incorporating spatial precipitation information into Artificial Neural Network (ANN) models used for river flow forecasting. Spatially distributed precipitation is commonly required when modelling large basins, and it is usually incorporated in distributed physically-based hydrological modelling approaches. However, these modelling approaches are recognised to be quite complex and expensive, especially due to the data collection of multiple inputs and parameters, which vary in space and time. On the other hand, ANN models for flow forecasting are frequently developed only with precipitation and discharge as inputs, usually without taking into consideration the spatial variability of precipitation. Full inclusion of spatially distributed inputs into ANN models still leads to a complex computational process that may not give acceptable results. Therefore, here we present an analysis of the flow length and travel time as a basis for pre-processing remotely sensed (satellite) rainfall data. This pre-processed rainfall is used together with local stream flow measurements of previous days as input to ANN models. The case study for this modelling approach is the Ganges river basin. A comparative analysis of multiple ANN models with different hydrological pre-processing is presented. The ANN showed its ability to forecast discharges 3-days ahead with an acceptable accuracy. Within this forecast horizon, the influence of the pre-processed rainfall is marginal, because of dominant influence of strongly auto-correlated discharge inputs. For forecast horizons of 7 to 10 days, the influence of the pre-processed rainfall is noticeable, although the overall model performance deteriorates. The incorporation of remote sensing data of spatially distributed precipitation information as pre-processing step showed to be a promising alternative for the setting-up of ANN models for 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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