Applying Upstream Satellite Signals and a 2-D Error Minimization Algorithm to Advance Early Warning and Management of Flood Water Levels and River Discharge
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies demonstrate the power of applying satellite imagery in combination with artificial intelligence (AI) methods to advance the accuracy of forecasting ungauged river network water levels and discharge for early flood warning and management. In predicting river water levels and discharge time series, one of the most common sources of error with AI forecasting algorithms is the input imitation defect. When the input imitation defect occurs, regression methods simply present the input variables as output. In this paper, the input imitation defect is minimized by first introducing the two concepts of vertical error and horizontal error. Subsequently, upstream imagery information is combined with previous lags to propose a new procedure for predicting future satellite signals accurately and with the lowest possible input imitation defect. To accomplish this, the brightness temperature received by the Advanced Microwave Scanning Radiometer is used as a proxy of river discharge. The proposed method (PM) is finally compared with the simple linear regression and three well-known AI methods, i.e., multilayer perceptron, extreme learning machines, and radial basis function. The study outcome indicates that the PM results are more trustworthy and realistic.
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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 | 0,000 | 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 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 ».