Improving Radar-Based Rainfall Forecasts by Long Short-Term Memory Network in Urban Basins
Notice bibliographique
Résumé
Radar-based rainfall forecasts are widely used extrapolation algorithms that are popular in systems of precipitation for predicting up to six hours in lead time. Nevertheless, the reliability of rainfall forecasts gradually declines for heavy rain events with lead time due to the lack of predictability. Recently, data-driven approaches were commonly implemented in hydrological problems. In this research, the data-driven models were developed based on the data obtained from a radar forecasting system named McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) and ground rain gauges. The data included thirteen urban stations in the five metropolitan cities located in South Korea. The twenty-five data points of MAPLE surrounding each rain station were utilized as the model input, and the observed rainfall at the corresponding gauges were used as the model output. The results showed superior capabilities of long short-term memory (LSTM) network in improving 180-min rainfall forecasts at the stations based on a comparison of five different data-driven models, including multiple linear regression (MLR), multivariate adaptive regression splines (MARS), multi-layer perceptron (MLP), basic recurrent neural network (RNN), and LSTM. Although the model still produced an underestimation of extreme rainfall values at some examined stations, this study proved that the LSTM could provide reliable performance. This model can be an optional method for improving rainfall forecasts at the stations for urban basins.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».