Application of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Based Artificial Neural Network Models for River Flow Prediction
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Notice bibliographique
Résumé
In hydrology and water resource engineering, water flow forecasting is of great importance for getting the information about the river engineering, dam structure design and waterrelated inflow demand management. In order to prevent flooding on the downstream side of the river during the rainy season, sufficient outflow from a barrage should be maintained. It is very difficult to predict the desired water flow using physically-based models and conventional regression-based methods due to the nonlinear and fuzzy nature of hydrological activity and scarcity of relevant data. These traditional methods are incapable to handle the complex non-linearity and non-stationarity process of water flow. Thus, the aim of this study is to develop intelligent hybrid artificial intelligence model, namely genetic algorithm based Artificial Neural Network (GA-ANN) for monthly Water Flow prediction in the Mahanadi river system. All parameters associated with the artificial neural network (ANN) model are optimized simultaneous automatically using Genetic Algorithm (GA) for prediction of the Water flow. Twenty years monthly data from Mahanadi river in India has collected for the development of this GA-ANN model. The hydro-climatical parameters like Rainfall, Water Level, Sediment yield and Temperature are used for the development of the ANN prediction model of Water Flow at Tikarapara gauging station which is extreme last downstream station in Mahanadi River basin, India. The performances of the GA-ANN model were compared with Artificial Neural Network (ANN) model for checking the estimation capability of the model. The obtained results revealed that the proposed novel GA-ANN model is capable to predict river flow with satisfactory performances and provided better results than the ANN model. This modelling approach can be potentially used for prediction of water flow discharge in the river system where measurement of water flow is unavailable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle