Prediction of Streamflow in the Brahmani River using GEP, SVM, and MLR Models
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study uses four modeling techniques, Gene Expression Programming (GEP), Support Vector Machine (SVM), and Multiple Linear Regression (MLR), to estimate streamflow in the Brahmani River in India. The objective is to develop accurate models that can predict streamflow based on two different hydroclimatic parameters and one river physical parameter. The study utilizes historical data of streamflow and corresponding hydroclimatic variables, including rainfall, temperature, and physical parameter river stage. The dataset is split into training and testing sets to facilitate the creation and validation of models. Statistical measures like Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), and coefficient of determination (R2) are utilized to assess the efficacy of the GEP, SVM, and MLR models in estimating streamflow. The results indicate that all the models can effectively estimate streamflow in the Brahmani River. On the other hand, the GEP model performs better than the MLR and SVM models. Its capacity to capture the intricate interactions between hydroclimatic parameters and streamflow is demonstrated by its lower error values and higher R2 values. The analysis of the models reveals that rainfall, temperature, and river stages can be significant predictors for streamflow estimation of the Brahmani River. These findings emphasize the importance of incorporating multiple hydroclimatic parameters to enhance the accuracy of streamflow predictions. The study also emphasizes the benefits of employing GEP as a modeling tool because of its capacity to handle complicated patterns and non-linear connections. Overall, this research provides valuable insights into streamflow estimation in the Brahmani River using GEP, SVM, and MLR models with different hydroclimatic parameters. The findings contribute to developing reliable tools for water resource management and hydrological forecasting in the region, facilitating informed decision-making based on accurate streamflow predictions.
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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