Effectiveness of three machine learning models for prediction of daily streamflow and uncertainty assessment
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
This study evaluates three Machine Learning (ML) models-Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (TKAN), Long Short-Term Memory (LSTM), and Temporal Convolutional Networks (TCN)-focusing on their capabilities to improve prediction accuracy and efficiency in streamflow forecasting. We adopt a data-centric approach, utilizing large, validated datasets to train the models, and apply SHapley Additive exPlanations (SHAP) to enhance the interpretability and reliability of the ML models. The results show that TKAN outperforms LSTM but slightly lags behind TCN in streamflow forecasting. TKAN demonstrated strong alignment with observed statistical parameters, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of 5.799 m³/s and a Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of 0.958, compared to MAE and NSE values of 8.865 m³/s and 0.942 for LSTM, and 5.706 m³/s and 0.961 for TCN, respectively. Multi-step forecasting revealed TKAN's robust performance up to a three-day forecast horizon, with a slight decline in accuracy as the forecast period extended. Uncertainty analysis indicated reasonable variance levels, with a mean 3-day forecast uncertainty of 35.02% at a 95% confidence level for TKAN, compared to 39.95% for LSTM and 28.46% for TCN. For a 7-day forecast, TKAN showed a mean uncertainty of 40.97%, compared to 45.01% for LSTM and 36.22% for TCN. By enhancing model transparency and improving datasets, this study significantly advances the integration of machine learning into hydrological forecasting, offering robust methods for developing adaptive water management systems in response to changing climate conditions.
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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 | 0,003 | 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