Prediction of daily water level using new hybridized GS-GMDH and ANFIS-FCM models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of water level (WL) is essential for the optimal management of different water resource projects. The development of a reliable model for WL prediction remains a challenging task in water resources management. In this study, novel hybrid models, namely, Generalized Structure-Group Method of Data Handling (GS-GMDH) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System with Fuzzy C-Means (ANFIS-FCM) were proposed to predict the daily WL at Telom and Bertam stations located in Cameron Highlands of Malaysia. Different percentage ratio for data division i.e. 50%–50% (scenario-1), 60%–40% (scenario-2), and 70%–30% (scenario-3) were adopted for training and testing of these models. To show the efficiency of the proposed hybrid models, their results were compared with the standalone models that include the Gene Expression Programming (GEP) and Group Method of Data Handling (GMDH). The results of the investigation revealed that the hybrid GS-GMDH and ANFIS-FCM models outperformed the standalone GEP and GMDH models for the prediction of daily WL at both study sites. In addition, the results indicate the best performance for WL prediction was obtained in scenario-3 (70%–30%). In summary, the results highlight the better suitability and supremacy of the proposed hybrid GS-GMDH and ANFIS-FCM models in daily WL prediction, and can, serve as robust and reliable predictive tools for the study region.
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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 | 0,000 |
| 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 découle