Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: real-time forecasting

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Aplikacja modelu fali kinematycznej do prognozy odpływu w systemie rzecznym

Nachlik E., Siuta T.

Czasopismo Techniczne. Środowisko

2004

R. 101, z. 15-Ś

127--143

Prognoza odpływu ze zlewni prowadzona w czasie rzeczywistym ma duże znaczenie w profilaktyce przeciwpowodziowej. Jest ona źródłem informacji wykorzystywanej przy podejmowaniu decyzji dotyczących sterowania zbiornikami retencyjnymi, a także przez ośrodki wczesnego ostrzegania przed powodzią. W artykule przedstawiono próbę zastosowania modelu fali kinematycznej w połączeniu z analizą statystyczną do prognozy odpływu w czasie rzeczywistym ze zlewni rzeki Raby. Wybrana zlewnia badawcza ma charakter podgórski, w związku z tym występuje na jej obszarze znaczący spływ powierzchniowy, który jest źródłem niekontrolowanego dopływu lateralnego, rozumianego jako błąd bilansu opad-odpływ opartego na danych wodowskazowych. Autorzy artykułu omawiają kolejne etapy procedury prognostycznej, jaką zastosowano do symulacji prognozy w podsystemie rzeki Raby. Uzyskane wyniki prognozy są porównywane z analogicznymi, uzyskanymi przez zastosowanie liniowej sztucznej sieci neuronowej.

The real-time forecast of outflow from a catchement is very important in the context of flood prevention. It supplies information necessary for making the proper decision of reservoirs control, and also it is used by flood warning centers. In the paper the trial of hydrodynamic model application with statistical analysis of input variables was presented for the purpose of forecast of Raba river outflow. The chosen catchement has mountain characteristic, that causes there are meaningful surface flow, that is a source of lateral inflow, that can be treated as inflow-outflow balance error based on water discharge measurement data. These authors present succeeding stages of forecasting procedure, which was applied for forecast simulation in Raba river subsystem. Obtained results are compared with analogic ones, obtained for linear artificial neural network.

Real-time forecasting of water levels using adaptive neuro- fuzzy systems

Gautam D. K., Holz K. P., Meyer Z.

Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics

2001

Vol. 48, nr 4

3-21

Real-time forecasting of high water levels at the mouth section of the Odra river is important for the safety conditions of shipping, shipyard works, river banks pro-tection, flood control and overall management of aquatic environment in the area. While numerical hydrodynamic models offer one possible solution, such models require forecasting of all boundary conditions and forcing data, calibration of model parameters and are often too complex and time consuming. These models are not very suitable for real-time forecasting where fast solutions are required to provide ad-equate lead time. Simpler approaches offered by artificial intelligence methods such as artificial neural networks and fuzzy rule-based systems are thus becoming more attractive and promising alternatives. These methods provide a fast, sufficiently good and low-cost solution. In this paper, an application of Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) is presented for real-time forecasting of water levels at Police on the mouth section of the Odra river.