Towards a generic neural network model for the prediction of daily streamflow in ungauged boreal plain watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Most of the currently available streamflow neural network models are either recurrent neural networks or feed-forward multi-layer perceptron (FF-MLP) requiring past flow values for lead time prediction. These models cannot be used for modelling ungauged watersheds because past flow values are not available in such cases. This study proposes a FF-MLP algorithm that relies only on low-cost, readily available meteorological data and careful time series manipulation prior to model building, and thus, is suitable for modelling streamflow in ungauged watersheds. The proposed approach was tested on four watersheds (5 to 130 km 2 ) in the Canadian Boreal forest and was found to provide an efficient modelling alternative for daily streamflow predictions. To assess the possibility of successful model transferability from a gauged watershed to a hydrologically similar ungauged watershed, a new remotely sensed hydrologic similarity measure — SWMIR_SI — was proposed and was found to provide a successful indicator of basin similarity. The square of Pearson’s correlation coefficient, r 2 , was evaluated to exceed 0.71 when SWMIR_SI was regressed to models’ “goodness-of-fit” statistics reflecting the usefulness of the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».