Experimental investigation of the predictive capabilities of data driven modeling techniques in hydrology – Part 1: Concepts and methodology
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
Abstract. A comprehensive data driven modeling experiment is presented in two-part paper. In this first part, an extensive data-driven modeling experiment is proposed. The most important concerns regarding the way data driven modeling (DDM) techniques and data were handled, compared, and evaluated, and the basis on which findings and conclusions were drawn are discussed. A concise review of key articles that presented comparisons among various DDM techniques is presented. Six DDM techniques, namely, neural networks, genetic programming, evolutionary polynomial regression, support vector machines, M5 model trees, and K-nearest neighbors are proposed and explained. Multiple linear regression and naïve models are also suggested as baseline for comparison with the various techniques. Five datasets from Canada and Europe representing evapotranspiration, upper and lower layer soil moisture content, and rainfall-runoff process are described and proposed for the modeling experiment. Twelve different realizations (groups) from each dataset are created by a procedure involving random sampling. Each group contains three subsets; training, cross-validation, and testing. Each modeling technique is proposed to be applied to each of the 12 groups of each dataset. This way, both predictive accuracy and uncertainty of the modeling techniques can be evaluated. The implementation of the modeling techniques, results and analysis, and the findings of the modeling experiment are deferred to the second part of this paper.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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