A robust artificial intelligence informed over complete rational dilation wavelet transform technique coupled with deep learning for long-term rainfall prediction
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of heavy rainfall, driven by climate change, has significant effects worldwide, including flash flood, droughts, water degradation, landslides and crop damages. To ameliorate these impacts, accurate forecasting is crucial to address the dynamic nature of rainfall for sustainable utilization. But the non-linearity inherited within the rainfall significantly influence the model precision. Artificial Intelligence (AI) models have shown promising results in detecting complex rainfall patterns. This paper proposed a hybrid model using overcomplete rational dilation discrete wavelet transform (ORDWT) integrated with autoregressive integrated moving average (ARIMA) and long-short-term memory (LSTM), constructing ORDWT-ARIMA-LSTM to forecast one-month ahead rainfall. The ORDWT provides multi-scale decomposition and better shift-invariance, while ARIMA with LSTM captures complementary dynamics across ORDWT coefficients, lowering errors. Aiming to extract more representative features, the ORDWT coefficients are investigated, and then sent to the ARIMA-LSTM for prediction. The ORDWT–ARIMA–LSTM achieved highest performance for Melbourne Airport: Root Mean Square Error (RMSE) = 2.9, Mean Absolute Error (MAE) = 1.93, RSE = 0.215, Willmott's Index (WI) = 0.990, Nash–Sutcliffe Index (ENI) = 0.970; Melbourne Botanical Gardens: RMSE = 3.84 MAE = 2.65, RSE = 0.287, WI = 0.710, ENI = 0.962; and Preston Reservoir: RMSE = 3.94 MAE = 2.87 RSE = 0.310, WI = 0.973, ENI = 0.971. The ORDWT–ARIMA–LSTM reduced RMSE by 4.5 % and MAE by 5.3 % on average across stations against comparing models. Results confirmed the efficiency of ORDWT–ARIMA–LSTM in rainfall forecasts, providing valuable support in weather, water management, droughts and floods.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».