Optimization of the Nonlinear Muskingum Model Parameters for the River Routing, Tigris River a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Flood forecasting and management are one of the most important strategies necessary for water resource and decision planners in combating flood problems. The Muskingum model is one of the most popular and widely used applications for the purpose of predicting flood routing. The particle swarm optimization (PSO) methodology was used to estimate the coefficients of the nonlinear Muskingum model in this study, comparing the results with the methods of genetic algorithm (GA), harmony search (HS), least-squares method (LSM), and Hook-Jeeves (HJ). The average monthly inflow for the Tigris River upstream at the Al-Mosul dam was selected as a case study for estimating the Muskingum model's parameters. The analytical and statistical results showed that the PSO method is the best application and corresponds to the results of the Muskingum model, followed by the genetic algorithm method, according to the following general descending sequence: PSO, GA, LSM, HJ, HS. The PSO method is characterized by its accurate results and does not require many assumptions and conditions for its application, which facilitates its use a lot in the subject of hydrology. Therefore, it is better to recommend further research in the use of this method in the implementation of future studies and applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».