Physics-Informed Data-driven Model for Predicting Streamflows: A Case Study of the Voshmgir Basin, Iran
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
<title>Abstract</title> Accurate rainfall-runoff modeling is crucial for water resource management. However, the available models require more field-measured data to produce accurate results, which has been a long-term issue in hydrological modeling. Machine learning (ML) models have shown superiority in the hydrological field over statistical models. The primary aim of the present study was to advance a new coupled model combining model-driven models and ML models for accurate rainfall-runoff simulation in the Voshmgir basin in northern Iran. Rainfall-runoff data from 2002 to 2007 were collected from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite and the Iran Water Resources Management Company. The findings revealed that the model-driven model could not fully describe river runoff patterns during the investigated time period. The extreme learning machine and support vector regression models showed similar performances for 1-day-ahead rainfall–runoff forecasting, while the long short-term memory (LSTM) model outperformed these two models. Our results demonstrated that the coupled physically based model and LSTM model outperformed other models, particularly for 1-day-ahead forecasting. The present results open a new avenue for the adoption of deep learning models in hydrological studies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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