Sammanfattning av denna webbsida: Översvämningar, en av de mest betydande naturliga farorna, leder ofta till förlust av liv och egendom. Korrekt prognostisering av flödet per timme är alltid en nyckelfråga inom hydrologi för att minska översvämningsrisken. I detta dokument föreslås en metod för utveckling av modeller baserade på neurala nätverk (NN) med en påtvingad inlärningsstrategi. För det första används fyra olika NN, nämligen bakåtutbredningsnät (BPN), radial basfunktionsnätverk (RBFN), självorganiserande karta (SOM) och stödvektormaskin (SVM), för att konstruera strömflödesprognoser. Genom korsvalideringstestet detekteras NN-baserade modeller med överlägsen prestanda vid strömflödesprognoser. Därefter utvecklas en påtvingad inlärningsstrategi för att ytterligare förbättra prestandan hos de överlägsna NN-baserade modellerna, dvs. SOM och SVM i denna studie. Slutligen erhålls den föreslagna flödesprognosmodellen. Verkliga tillämpningar genomförs för att visa den föreslagna modellens potential. Dessutom görs jämförelser mellan de NN-baserade modellerna med och utan den påtvingade inlärningsstrategin för att utvärdera effekten av den påtvingade inlärningsstrategin på modellens prestanda. Resultaten tyder på att de NN-baserade modellerna med den påtvingade inlärningsstrategin verkligen förbättrar noggrannheten i prognoserna om strömning per timme. Den framlagda metoden förväntas därför vara till hjälp för att utveckla förbättrade NN-baserade modeller för flödesprognoser. Vatten 2015, 7 5877
Tillvägagångssättet i REF handlade om att förbättra prognoserna för flödet per timme genom att föreslå en metod för utveckling av ANN-baserade modeller där en förbättrad inlärningsstrategi användes.
An Hourly Streamflow Forecasting Model Coupled with an Enforced Learning Strategy
{'venue': None, 'journal': 'Water', 'mag_field_of_study': ['Geology']}