Flooding Behavior Near The US/Canada Border: Investigating Forecasting Complications And Potential Resolutions
Notice bibliographique
Résumé
Flood forecasting remains a major challenge due to the nonlinear nature of hydrological systems and uncertainties in environmental data. This study aimed to address the prevalent challenges that arise from forecasting flooding behavior. To address the inherent complexity of hydrological forecasting, a machine learning framework was developed and trained on major contributing factors. To achieve an optimal balance between computational efficiency and predictive performance, a Gated Recurrent Unit (GRU) was selected as the optimal machine learning model. As the chosen dataset, North American Land Data Assimilation System Phase 2 (NLDAS2), is known to have inaccuracies in the important feature Relative Soil Moisture (RSM) around the USA borders, a river gauge affected by this inaccuracy was selected. Cumulative Distribution Function (CDF) matching was utilized before training with the aid of the unaffected Global Data Assimilation System (GDAS) dataset. Then, the preserved transformation function was saved and applied before RSM was input into the model. Finally, the model’s performance was analyzed to assess overall predictive success and the impact of CDF matching on model accuracy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».