neural networks, hydrological modeling, climate change<\/p>\n
Der Zweck dieses Projektes ist, ein datengetriebenes hydrologisches Modell zu bauen, das zu langfristigen Vorhersagen \u00fcber die komplette Bandbreite von Durchfl\u00fcssen f\u00e4hig ist, die im Einzugsgebiet vorkommen. Der erste Schritt ist es, ein System aus parallelen Einzelmodellen zu schaffen, die jeweils auf Durchfl\u00fcsse innerhalb verschiedener Grenzwerte spezialisiert sind. Der n\u00e4chste Schritt soll die Temperatur als ein Faktor einschlie\u00dfen, der es dem Modell erm\u00f6glicht, das Abflussverhalten zwischen Sommer und Winter (Schneeschmelze) zu unterscheiden. ANN Modelle werden h\u00e4ufig in der Hydrologie f\u00fcr das Modellieren von Kurzfristprognosen angewendet. Die F\u00e4higkeit ihrer breiten Anpassung, erlaubt das Modellieren von Sedimenttransport und \u00dcberschwemmungen, die durch den Niederschlag oder das Schneeschmelzen verursacht sind. Single ANN-Modelle k\u00f6nnen nur eine Art von Verhalten darstellen. Aditionary Ann-Modelle verwenden oft die vorhergesagten Werte als Eingaben in den n\u00e4chsten Prognoseschritten. Allerdings sind Modelle, die in der Lage sind, langfristige Prognosen im gesamten Spektrum der Ph\u00e4nomene erforderlich sind, erforderlich.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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