Hybrid Differential Evolution-Based Regression Tree Model for Predicting Downstream Dam Hazard Potential
Notice bibliographique
Résumé
There are a large number of dams throughout the United States, and a considerable portion of them are categorized as having high hazard potential. This state of affairs constitutes a challenge, especially when coupled with their rapid deterioration. As such, this research paper proposes an optimized data-driven model for the fast and efficient prediction of dam hazard potential. The proposed model is envisioned on two main components, namely model development and model assessment. In the first component, a hybridization of the differential evolution algorithm and regression tree to forecast downstream dam hazard potential is proposed. In this context, the differential evolution (DE) algorithm is deployed to: (1) automatically retrieve the optimal set of input features affecting dam hazard potential; and (2) amplify the search mechanism of regression tree (REGT) through optimizing its hyper parameters. As for the second component, the developed DE-REGT model is validated using four folds of comparative assessments to evaluate its prediction capabilities. In the first fold, the developed DE-REGT model is trialed against nine highly regarded machine learning and deep learning models. The second fold is designated to structure, an integrative ranking of the investigated data-driven models, counting on their scores in the performance evaluation metrics. The third fold is used to study the effectiveness of using differential evolution for the hyper parameter optimization of regression tree. The fourth fold aims at testing the usefulness of using differential evolution as a feature extractor algorithm. Performance comparative analysis demonstrated that the developed DE-REGT model outperformed the remainder of the data-driven models. It accomplished mean absolute percentage error, relative absolute error, mean absolute error, root squared error, root mean squared error and a Nash–Sutcliffe efficiency of 9.62%, 0.27, 0.17, 0.31, 0.41 and 0.74, respectively. Results also revealed that the developed model managed to perform better than other meta-heuristic-based regression tree models and classical feature extraction algorithms, exemplifying the appropriateness of using differential evolution for hyper parameter optimization and feature extraction. It can be argued that the developed model could assist policy makers in the prioritization of their maintenance management plans and reduce impairments caused by the failure or misoperation of dams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».