An experimental approach to reduce the parametric dimensionality for rainfall–runoff models
Notice bibliographique
Résumé
Sobol’ sensitivity analysis has been used successfully in the past to reduce the parametric dimensionality for hydrological models. However, the effects of its limitation, in that it assumes an independence of parameters, need to be investigated. This study proposes an experimental approach to assess the commonly used Sobol’ analysis for reducing the parameter dimensionality of hydrological models. In this approach, the number of model parameters is directly pitted against an efficiency criterion within a multi-objective genetic algorithm (MOGA), thus allowing both the identification of key model parameters and the optimal number of parameters to be used within the same analysis. The proposed approach was tested and compared with the Sobol’ method based on a conceptual lumped hydrological model (HSAMI) with 23 free parameters. The results show that both methods performed very similarly, and allowed 11 out of 23 HSAMI parameters to be reduced with little loss in model performance. Based on this comparison, Sobol’ appears to be an effective and robust method despite its limitations. On the other hand, the MOGA algorithm outperformed Sobol’ analysis for further reduction of the parametric space and found optimal solutions with as few as eight parameters with minimal performance loss in validation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».