Regression Tree Ensemble Rainfall–Runoff Forecasting Model and Its Application to Xiangxi River, China
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
The development of an efficient and accurate hydrological forecasting model is essential for water management and flood control. In this study, the ensemble model was applied to predict the daily discharge; it not only could enhance the algorithm and improve the learning accuracy, but it was also the most effective representative model among various combinations of learning parameters. Using the survey data of Xingshan station in Xiangxi River, China, the suitability of the model was proven. The performance of the ensemble model was compared with the multiple linear regression model and the artificial neural network models. Furthermore, the length of the training samples and the peak value predictions were analyzed. The results showed that, firstly, the best effect of the discharge simulation model appeared in the ensemble model, while the simulation accuracy of the multiple linear regression model was lower than that of the artificial neural network model in some cases. Secondly, the prediction effect of the ensemble model for discharge was better than that of the single model to some extent, whereby the maximum absolute value of relative error was 8.11% using the ensemble model. A comprehensive analysis showed that the ensemble model was optimal. Furthermore, the ensemble model performed outstandingly in terms of hydrological forecasting. The ensemble model also provided theoretical support for hydrological forecasting and could be considered as an alternative to multiple linear regression models and artificial neural networks.
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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 | 0,001 |
| 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