Role of a 'combination rule' in hybrid short-term prediction of hydrological events
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
Data-driven hydrological predictions based on supervised classification have recently gained momentum. This technique supports the classification of waterbodies and flood events that occur at different watersheds, predictions of a class of a hydrological event, e.g., 'high-' or 'low-flow', as opposed to forecasting magnitudes of streamflow characteristics generated by ANNs, regression models or other modelling tools. Flood management teams declare a state of emergency and/or take mitigation measures based on a set of business rules reflecting water level exceedance of an established threshold. Therefore, predicting a class of a hydrological event, e.g. 'flood' or 'no-flood', carries even more important information for operational flood managers than projected magnitudes of streamflow characteristics. When predictions of a class of an event are obtained based on data available in real-time, they can be easily deployed in flood management. Scientific literature has demonstrated the usefulness of various classification algorithms (inducers) in applied hydrology. The performance of these inducers, however, deviated notably on different data sets. To alleviate these deviations and generate forecasts with reduced generalization error, an ensemble of classifier can be constructed.
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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