Prediction of pan evaporation across diverse climates and scenarios using temporal attention clockwork recurrent neural networks coupled with long short-term memory
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of evaporation is crucial for effective water resource management, particularly in regions facing water scarcity. This study investigates evaporation dynamics at two distinct locations with different climates in Iran (Minab and Ramsar stations) by employing machine learning methods, including simple Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), ClockWork Recurrent Neural Network (CWRNN), Hybrid temporal attention RNN-LSTM, and CWRNN-LSTM models under 11 different scenarios. Our findings include: (1) The temporal attention CWRNN-LSTM model achieved R 2 values of 0.982 at Minab and 0.985 at Ramsar during testing, indicating a strong correlation between predicted and observed evaporation data; (2) The model produced low Root Mean Square Error (RMSE) values of 0.412 and 0.255, respectively, reflecting its high accuracy; (3) In comparison, conventional models showed lower performance, with improvements of up to 32.4% in R 2 and 65.7% in RMSE measures for the hybrid model over its standalone counterparts. By capturing underlying trends and variations in evaporation dynamics, the temporal attention CWRNN-LSTM model demonstrates its applicability in informed decision-making for water resource management. • Utilizes advanced hybrid deep learning techniques, such as temporal attention CWRNN-LSTM, for enhanced evaporation prediction. • Achieves R 2 values of 0.982 and 0.985 at Minab and Ramsar, respectively, demonstrating high accuracy. • Analyze the advanced hybrid deep learning techniques for two different climates stations and 11 different scenarios • Enhances understanding of climatic factors influencing evaporation predictions. • Provides practical insights for sustainable water resource management amid climate change challenges.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».