Autor: Adamowski, K. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Water demand forecasting using extreme learning machines
Przewidywanie zapotrzebowania na wodę z użyciem technik uczenia maszynowego
Autorzy:: Tiwari, M.
Adamowski, J.
Adamowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292339.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: artificial neural networks
bootstrap
Canada
extreme learning machines
uncertainty
water demand forecasting
wavelets
ekstremalne maszyny uczące się
falki
Kanada
niepewność
prognozowanie zapotrzebowania na wodę
sztuczne sieci neuronowe
Opis:: The capacity of recently-developed extreme learning machine (ELM) modelling approaches in forecasting daily urban water demand from limited data, alone or in concert with wavelet analysis (W) or bootstrap (B) methods (i.e., ELM, ELM_W, ELM_B), was assessed, and compared to that of equivalent traditional artificial neural network-based models (i.e., ANN, ANN_W, ANN_B). The urban water demand forecasting models were developed using 3-year water demand and climate datasets for the city of Calgary, Alberta, Canada. While the hybrid ELM_B and ANN_B models provided satisfactory 1-day lead-time forecasts of similar accuracy, the ANN_W and ELM_W models provided greater accuracy, with the ELM_W model outperforming the ANN_W model. Significant improvement in peak urban water demand prediction was only achieved with the ELM_W model. The superiority of the ELM_W model over both the ANN_W or ANN_B models demonstrated the significant role of wavelet transformation in improving the overall performance of the urban water demand model.
Oceniono zdolność modelowania z użyciem ekstremalnej maszyny uczącej się (ELM) stosowanej samodzielnie bądź w połączeniu z analizą falkową (W) lub metodami bootstrapowymi (B) (tzn. ELM, ELM_W, ELM_B) do przewidywania dobowego zapotrzebowania na wodę w mieście. Wyniki porównano z uzyskanymi tradycyjnymi metodami bazującymi na sztucznych sieciach neuronowych (tzn. ANN, ANN_W, ANN_B). Modele przewidujące zapotrzebowanie na wodę zbudowano z wykorzystaniem trzyletniego zapotrzebowania na wodę i zestawu danych klimatycznych dla miasta Calgary w kanadyjskiej prowincji Alberta. Hybrydowe modele ELM_B i ANN_B zapewniały satysfakcjonujące prognozy jednodniowe o podobnej dokładności, natomiast wyniki uzyskane z zastosowaniem modeli ELM_W i ANN_W były bardziej dokładne, przy czym model ELM_W okazał się lepszy niż ANN_W. Istotną poprawę prognozowania szczytowego zapotrzebowania na wodę w mieście uzyskano jedynie z zastosowaniem modelu ELM_W. Wyższość modelu ELM_W nad modelami ANN_W czy ANN_B dowodzi znaczącej roli transformacji falkowej w usprawnianiu działania modeli prognozujących zapotrzebowanie na wodę w mieście.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2016, 28; 37-52
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: A wavelet-SARIMA-ANN hybrid model for precipitation forecasting
Hybrydowy model wavelet-SARIMA-ANN do prognozowania opadów
Autorzy:: Shafaei, M.
Adamowski, J.
Fakheri-Fard, M.
Dinpashoh, Y.
Adamowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292320.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: artificial neural network (ANN)
precipitation forecasting
seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA)
water resources management
wavelet
gospodarka zasobami wodnymi
metoda wavelet
prognozowanie opadów
sezonowa zintegrowana autoregresja z ruchomą średnią
sztuczne sieci neuronowe
Opis:: Given its importance in water resources management, particularly in terms of minimizing flood or drought hazards, precipitation forecasting has seen a wide variety of approaches tested. As monthly precipitation time series have nonlinear features and multiple time scales, wavelet, seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) and hybrid artificial neural network (ANN) methods were tested for their ability to accurately predict monthly precipitation. A 40-year (1970–2009) precipitation time series from Iran’s Nahavand meteorological station (34°12’N lat., 48°22’E long.) was decomposed into one low frequency subseries and several high frequency sub-series by wavelet transform. The low frequency sub-series were predicted with a SARIMA model, while high frequency subseries were predicted with an ANN. Finally, the predicted subseries were reconstructed to predict the precipitation of future single months. Comparing model-generated values with observed data, the wavelet-SARIMA-ANN model was seen to outperform wavelet-ANN and wavelet-SARIMA models in terms of precipitation forecasting accuracy.
Prognozowanie opadów, ze względu na ich znaczenie w gospodarce zasobami wodnymi, szczególnie w zmniejszaniu ryzyka powodzi czy susz, było już przedmiotem wielu badań. Serie miesięcznych opadów mają właściwości nieliniowe i różne skale czasowe, w związku z czym przetestowano różne metody: wavelet, metodę zintegrowanej sezonowej autoregresji z ruchomą średnią (SARIMA) i hybrydową metodę sztucznych sieci neuronowych (ANN) pod kątem ich zdolności do dokładnego przewidywania miesięcznych opadów. Czterdziestoletnią (1970–2009) serię opadów z irańskiej stacji meteorologicznej w Nahavand (34°12’N, 48°22’E) rozłożono na jedną podserię o niskiej częstotliwości i kilka podserii o wysokiej częstotliwości występowania opadów przez transformację falkową. Podserie o niskiej częstotliwości prognozowano za pomocą modelu SARIMA, podczas gdy podserie o wysokiej częstotliwości prognozowano, stosując ANN. Na koniec prognozowane podserie zrekonstruowano celem przewidywania opadów w poszczególnych miesiącach w przyszłości. Porównanie wartości generowanych przez model z danymi z obserwacji wykazało lepszą dokładność prognozowania opadów za pomocą modelu wavelet-SARIMA-ANN niż za pomocą modeli wavelet-ANN i wavelet-SARIMA.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2016, 28; 27-36
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Spatio-temporal analysis of rainfall trends in Chhattisgarh State, Central India over the last 115 years
Przestrzenna i czasowa analiza tendencji zmian opadów w stanie Chhattisgarh w środkowych Indiach w ciągu ostatnich 115 lat
Autorzy:: Nema, M. K.
Khare, D.
Adamowski, J.
Chandniha, S. K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292272.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: change point
gridded data
modified Mann–Kendall test
rainfall variability
trend analysis
analiza trendu
dane gridowe
punkt zwrotny
zmienność opadów
zmodyfikowany test Manna– Kendalla
Opis:: A quantitative and qualitative understanding of the anticipated climate-change-driven multi-scale spatio- -temporal shifts in precipitation and attendant river flows is crucial to the development of water resources management approaches capable of sustaining and even improving the ecological and socioeconomic viability of rainfed agricultural regions. A set of homogeneity tests for change point detection, non-parametric trend tests, and the Sen’s slope estimator were applied to long-term gridded rainfall records of 27 newly formed districts in Chhattisgarh State, India. Illustrating the impacts of climate change, an analysis of spatial variability, multitemporal (monthly, seasonal, annual) trends and inter-annual variations in rainfall over the last 115 years (1901– 2015 mean 1360 mm·y^–1) showed an overall decline in rainfall, with 1961 being a change point year (i.e., shift from rising to declining trend) for most districts in Chhattisgarh. Spatio-temporal variations in rainfall within the state of Chhattisgarh showed a coefficient of variation of 19.77%. Strong inter-annual and seasonal variability in regional rainfall were noted. These rainfall trend analyses may help predict future climate scenarios and thereby allow planning of effective and sustainable water resources management for the region.
Ilościowe i jakościowe rozpoznanie przewidywanych wielowymiarowych zmian opadów i towarzyszących im przepływów w rzekach spowodowanych zmianami klimatu jest decydujące dla rozwoju metod zarządzania zasobami wodnymi zdolnych utrzymać lub nawet usprawnić rentowność obszarów rolniczych zasilanych opadami. Zastosowano kilka testów jednorodności do wykrycia punktu zwrotnego, nieparametryczne testy trendu i estymator nachylenia Sena do analizy wieloletnich danych o opadach w 27 nowo utworzonych dystryktach stanu Chhattisgarh w Indiach. Ilustrując wpływ zmian klimatu, wyniki analizy przestrzennej zmienności, miesięcznych, sezonowych i rocznych trendów oraz zmienności między latami (1901–2015, średni opad 1360 mm·r^–1) wykazały ogólne zmniejszenie ilości opadów w większości dystryktów stanu Chhattisgarh. Rok 1961 był punktem zwrotnym między rosnącym a malejącym trendem opadów. Współczynnik zmienności przestrzennej i czasowej opadów w stanie Chhattisgarh wynosił 19,77%. Zanotowano znaczną zmienność opadów między poszczególnymi latami i porami roku. Takie analizy trendów mogą być przydatne w przewidywaniu przyszłych scenariuszy klimatycznych, a w związku z tym – umożliwić wydajne i zrównoważone zarządzanie zasobami wodnymi regionu.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2018, 36; 117-128
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Trend analysis of climatic variables in an arid and semi-arid region of the Ajmer District, Rajasthan, India
Analiza trendu czynników klimatycznych na suchych i półsuchych obszarach dystryktu Ajmer w Radżasthanie, Indie
Autorzy:: Pingale, S. M.
Khare, D.
Jat, M. K.
Adamowski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292780.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: Mann–Kendall test
modified Mann–Kendall test
Pettitt–Mann–Whitney test
Rajasthan
Sen’s slope
trends
nachylenie Sena
test Manna–Kendalla (MK)
test Pettitta–Manna–Whitneya (PMW)
trendy
zmodyfikowany test Manna–Kendalla (MMK)
Opis:: In the present study, trends and variations in climatic variables (i.e. rainfall, wet day frequency, surface temperature, diurnal temperature, cloud cover, and reference and potential evapotranspiration) were analyzed on seasonal (monsoon and non-monsoon) and annual time scales for the Ajmer District of Rajasthan, India. This was done using non-parametric statistical techniques, i.e. the Mann–Kendall (MK) and Modified Mann–Kendall (MMK) tests, over a period of 100 years. The MK test with prewhitening (MK–PW) of climatic series was also applied to climatic variables and the results were compared to those obtained through the MK and MMK tests in order to assess the performance of trend detection methods. The Pettitt–Mann–Whitney (PMW) test was applied to detect the temporal shift in climatic series. The trend analysis revealed that annual and seasonal rainfall did not show any statistically significant trend at a 10% significant level. A noticeable trend increase was found in wet day frequency, surface temperature and reference evapotranspiration (ET) during the non-monsoon season from the three non-parametric statistical tests at a 10% significance level. A statistically significant decrease in maximum temperature was found during the non-monsoon season by the MK–PW test alone. This analysis of several climatic variables at the district scale is helpful for the planning and management of water resources and the development of adaptation strategies in adverse climatic conditions.
W pracy analizowano trendy i zmienność czynników klimatycznych (opad, częstotliwość dni wilgotnych, temperaturę powierzchni ziemi, temperaturę dobową, zachmurzenie oraz ewapotranspirację wskaźnikową i potencjalną) w skali sezonowej i rocznej w dystrykcie Ajmer, w Radżasthanie (Indie). Analizę przeprowadzono za pomocą nieparametrycznych technik statystycznych Manna–Kendalla (MK) i zmodyfikowanej techniki MK (MMK) dla 100-letniego okresu. Test MK z eliminacją korelacji serii klimatycznych (prewhitening – MK–PW) zastosowano także do zmiennych klimatycznych, a wyniki porównano z uzyskanymi z użyciem testów MK i MMK, co pozwoliło na ocenę wiarygodności wykrywania trendu zmian w czasie. W celu wykrycia czasowych przesunięć serii klimatycznych zastosowano test Pettitta–Manna–Whitneya (PMW). Na podstawie analizy trendu stwierdzono, że opady roczne i sezonowe nie wykazywały statystycznie istotnego trendu na poziomie istotności 10%. Wykorzystując trzy testy nieparametryczne, stwierdzono rosnący trend w przypadku częstości występowania wilgotnych dni, temperatury powierzchni i ewapotranspiracji wskaźnikowej w okresie pozamonsunowym na poziomie istotności 10%. Statystycznie istotny spadek maksymalnej temperatury w tym okresie stwierdzono jedynie, gdy stosowano test MK–PW. Przedstawiona analiza kilku zmiennych klimatycznych w skali dystryktu może być pomocna w planowaniu i zarządzaniu zasobami wodnymi i w rozwoju strategii adaptacji do niekorzystnych warunków klimatycznych.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2016, 28; 3-18
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Spatio-temporal variation of rainfall over Bihar State, India
Przestrzenna i czasowa zmienność opadów w stanie Bihar w Indiach
Autorzy:: Warwade, P.
Tiwari, S.
Ranjan, S.
Chandniha, S. K.
Adamowski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/293215.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: climate change
hydrology
rainfall
spatio-temporal variation
hydrologia
opady
zmiana klimatu
zmienność w czasie i przestrzeni
Opis:: This study detected, for the first time, the long term annual and seasonal rainfall trends over Bihar state, India, between 1901 and 2002. The shift change point was identified with the cumulative deviation test (cumulative sum – CUSUM), and linear regression. After the shift change point was detected, the time series was subdivided into two groups: before and after the change point. Arc-Map 10.3 was used to evaluate the spatial distribution of the trends. It was found that annual and monsoon rainfall trends decreased significantly; no significant trends were observed in pre-monsoon, monsoon, post-monsoon and winter rainfall. The average decline in rainfall rate was –2.17 mm·year^–1 and –2.13 mm·year^–1 for the annual and monsoon periods. The probable change point was 1956. The number of negative extreme events were higher in the later period (1957–2002) than the earlier period (1901–1956).
W badaniach prezentowanych w niniejszej pracy wykryto po raz pierwszy długookresowe trendy rocznych i sezonowych wartości opadów w indyjskim stanie Bihar w latach 1901–2002. Stosując kumulatywny test odchyleń (CUSUM – ang. cumulative deviation test) i regresję liniową zidentyfikowano punkt zwrotny. Następnie serie czasowe zostały podzielone na dwie grupy: przed i po punkcie zwrotnym. Do oceny przestrzennego rozkładu trendów zastosowano program Arc-Map 10.3. Stwierdzono, że trendy rocznych i monsunowych opadów znacząco malały. Nie zaobserwowano istotnych trendów w odniesieniu do opadów przed monsunem, po monsunie i w okresie zimowym. Średnie zmniejszenie ilości opadów wynosiło 2,17 mm·rok^–1 i 2,13 mm ·rok^–1 odpowiednio dla opadów rocznych i monsunowych. Prawdopodobnym punktem zwrotnym był rok 1956. Liczba skrajnych negatywnych zjawisk była większa w okresie 1957–2002 niż w okresie 1901–1956.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2018, 36; 183-197
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Adamowski, K." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język