On Automatic Calibration of the SWMM Model
Notice bibliographique
Résumé
Conceptual urban runoff (CUR) models, such as the U.S. Environmental Protection Agency Storm Water Management Model (Huber and Dickinson, 1988), or SWMM, are commonly used for planning and design of urban drainage systems.These models require usually a large number of variables and parameters in order to describe adequately the complex relationships between rainfall, runoff and watershed characteristics.This requirement has frequently become a barrier to the use of these models because of the difficulties involved in the estimation of all the model parameters.More specifically, the successful application of conceptual runoff models depends on how accurate the model is calibrated.However, the calibration of these models has been recognized as a complex and difficult task because of the presence of multiple optimal solutions encountered in the calibration process (Duan et al., 1992;Cooper et al., 1997).Such problem may be caused either by the limitations inherent in the calibration and verification data used, or by the typical nonlinear structure of the models.In practice, the most commonly used calibration procedure for conceptual runoff models is the trial-and-error approach.This method, however, is inefficient and time consuming, especially when the number of calibrating parameters is large, and could yield inaccurate results.Hence, there is a great need
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».