Detta dokument beskriver en luddig regelbaserad metod som tillämpas för rekonstruktion av saknade nederbördshändelser. Arbetsreglerna är formulerade från en uppsättning tidigare observationer med hjälp av en adaptiv algoritm. En fallstudie görs med hjälp av data från tre nederbördsstationer i norra Italien. Studien utvärderar resultatet av denna metod jämfört med ett artificiellt neuralt nätverk och en traditionell statistisk metod. Resultaten visar att den luddiga regelbaserade modellen, inom parametern subrymd där dess regler är utbildade, tillhandahöll lösningar med lågt kvadratfel mellan observationer och förutsägelser. De problem som ännu inte har lösts är överbefogenhet och tillämplighet utanför utbudet av utbildningsdata. Résumé Cet article décrit l'application d'une approche basée sur la logique flue à la rekonstituation d'événements de précipitation manquants. Le calage des règles d'inference est effectué à partir des observations passées au moyen d'un algoritme adaptif. Une étude de cas a été effectuée sur des données provant de trois stations pluvométrices du Nord de l'Italie. L'étude jämför les performances de cette approche à celles d'un réseau de neurones artificiels et à une approche statistique classique. Les résultats indiquent que, dans le sous-espace de paramètres où le modèle est calé, le résidu aux moindres carrés entre les observations et les prévisions du modèle basé sur la logique flue est très faible. Les problèmes qui restent à examinator sont le surparamétrage et l'applicabilité du modèle au-delà de l'intervalle de variation des données ayant servi au kalage.
Abebe m.fl. REF föreslog en användning av en fuzzy-rule-baserad modell för substitution i saknade nederbördsdata med hjälp av data från närliggande stationer.
Application of adaptive fuzzy rule-based models for reconstruction of missing precipitation events
{'venue': None, 'journal': 'Hydrological Sciences Journal', 'mag_field_of_study': ['Geology']}