Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Popat, Eklavyya" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Data-driven discharge analysis: a case study for the Wernersbach catchment, Germany
Autorzy:
Popat, Eklavyya
Kuleshov, Alexey
Kronenberg, Rico
Bernhofer, Christian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108441.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
artificial neural networks
data-driven modelling
event-based coefficient of rainfall-runoff
precipitation
multi-correlation analysis
soil moisture content
Opis:
This study focuses on precipitationdischarge data-driven models, with regression analysis between the weighted maximum rainfall and maximum discharge of flood events. It is also the first of its kind investigation for the Wernersbach catchment, which incorporates data-driven models in order to evaluate the suitability of the model in simulating the discharge from the catchment and provide good insights for future studies. The input parameters are hydrological and climate data collected from 2001 to 2009, including precipitation, rainfall-runoff and soil moisture. The statistical regression and artificial neural network models used are based on a data-driven multiple linear regression technique, and the same input parameters are applied for validation and calibration. The artificial neural network model has one hidden layer with a sigmoidal activation function and uses a linear activation function in the output layer. The artificial neural network is observed to model 0.7% and 0.5% of values, with and without extreme values respectively. With less than 1% error, the artificial neural network is observed to predict extreme events better compared to the conventional statistical regression model and is also better suited to the tasks of rainfall-runoff and flood forecasting. It is presumed that in the future this study’s conclusions would form the basis for more complex and detailed studies for the same catchment area.
Źródło:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2020, 8, 1; 54-62
2299-3835
2353-5652
Pojawia się w:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies