A hybrid framework: singular value decomposition and kernel ridge regression optimized using mathematical-based fine-tuning for enhancing river water level forecasting
Notice bibliographique
Résumé
The precise monitoring and timely alerting of river water levels represent critical measures aimed at safeguarding the well-being and assets of residents in river basins. Achieving this objective necessitates the development of highly accurate river water level forecasts. Hence, a novel hybrid model is provided, incorporating singular value decomposition (SVD) in conjunction with kernel-based ridge regression (SKRidge), multivariate variational mode decomposition (MVMD), and the light gradient boosting machine (LGBM) as a feature selection method, along with the Runge-Kutta optimization (RUN) algorithm for parameter optimization. The L-SKRidge model combines the advantages of both the SKRidge and ridge regression techniques, resulting in a more robust and accurate forecasting tool. By incorporating the linear relationship and regularization techniques of ridge regression with the flexibility and adaptability of the SKRidge algorithm, the L-SKRidge model is able to capture complex patterns in the data while also preventing overfitting. The L-SKRidge method is applied to forecast water levels in the Brook and Dunk Rivers in Canada for two distinct time horizons, specifically one- and three days ahead. Statistical criteria and data visualization tools indicates that the L-SKRidge model has superior efficiency in both the Brook (achieving R = 0.970 and RMSE = 0.051) and Dunk (with R = 0.958 and RMSE = 0.039) Rivers, surpassing the performance of other hybrid and standalone frameworks. The results show that the L-SKRidge method has an acceptable ability to provide accurate water level predictions. This capability can be of significant use to academics and policymakers as they develop innovative approaches for hydraulic control and advance sustainable water resource management.
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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 | 0,001 |
| 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 ».