Output updating of a physically based model for gauged and ungauged sites of the Upper Thames River watershed
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 This study introduces a new ANN updating procedure of streamflow prediction for a physically based HEC-HMS hydrological model of the Upper Thames River watershed (Ontario, Canada). Besides streamflow and precipitation, the updating procedure uses other meteorological variables as inputs, which are not applied in calibration of the HEC-HMS model. All the results of performance measures on training, validation and test datasets for river gauges at Mitchell and Stratford revealed that the ANN updated models have performed better than the HEC-HMS model. The ANN model results were in excellent agreement with observed streamflow. The uncertainties can be associated with different input variables and different length of datasets used in the HEC-HMS model and the ANN model. The performance results suggest improvement in the RMSE values of the trained networks when additional meteorological data was used. The updated errors from the gauged sites of Mitchell and Stratford were used to update the streamflow values at the ungauged site of JR750 of the HEC-HMS model. While the underlying physical process in the ANN model consisting of interconnected neurons to map input-output relationships is not easily understood (in a form of mathematical equation), the HEC-HMS hydrological model can reveal useful information about the parameters of a hydrological process.
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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 | 0,000 |
| 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