Daily Streamflow Forecasting Using Networks of Real-Time Monitoring Stations and Hybrid Machine Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
Considering the increased risk of urban flooding and drought due to global climate change and rapid urbanization, the imperative for more accurate methods for streamflow forecasting has intensified. This study introduces a pioneering approach leveraging the available network of real-time monitoring stations and advanced machine learning algorithms that can accurately simulate spatial–temporal problems. The Spatio-Temporal Attention Gated Recurrent Unit (STA-GRU) model is renowned for its computational efficacy in forecasting streamflow events with a forecast horizon of 7 days. The novel integration of the groundwater level, precipitation, and river discharge as predictive variables offers a holistic view of the hydrological cycle, enhancing the model’s accuracy. Our findings reveal that for a 7-day forecasting period, the STA-GRU model demonstrates superior performance, with a notable improvement in mean absolute percentage error (MAPE) values and R-square (R2) alongside reductions in the root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE) metrics, underscoring the model’s generalizability and reliability. Comparative analysis with seven conventional deep learning models, including the Long Short-Term Memory (LSTM), the Convolutional Neural Network LSTM (CNNLSTM), the Convolutional LSTM (ConvLSTM), the Spatio-Temporal Attention LSTM (STA-LSTM), the Gated Recurrent Unit (GRU), the Convolutional Neural Network GRU (CNNGRU), and the STA-GRU, confirms the superior predictive power of the STA-LSTM and STA-GRU models when faced with long-term prediction. This research marks a significant shift towards an integrated network of real-time monitoring stations with advanced deep-learning algorithms for streamflow forecasting, emphasizing the importance of spatially and temporally encompassing streamflow variability within an urban watershed’s stream network.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».