Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Possibilities of using neural networks for data preprocessing in models predicting flash floods

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00020699%3A_____%2F21%3AN0000045" target="_blank" >RIV/00020699:_____/21:N0000045 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Possibilities of using neural networks for data preprocessing in models predicting flash floods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the article are studied possibilities of preprocessing of the radar values using methods artificial intelligence (neural network). For this study were chosen 229 meteorological stations. The data from these stations are compared with mean values of radar data. The neural networks are trained on historical episodes (2016-2019) and whole model is tested on validation period, which it was chosen year 2020. The preprocessed data and were given to model for forecasting of flash flood danger and results of both inputs were compared. Preprocessed rainfall data significantly lowered number of fake alarms, but slightly increased number of missed dangerous events. Results of neural networks model were good enough for another continuation of this applications. Where should be find some problematic issues with the neural network application as preprocessing tool for this application.

  • Název v anglickém jazyce

    Possibilities of using neural networks for data preprocessing in models predicting flash floods

  • Popis výsledku anglicky

    In the article are studied possibilities of preprocessing of the radar values using methods artificial intelligence (neural network). For this study were chosen 229 meteorological stations. The data from these stations are compared with mean values of radar data. The neural networks are trained on historical episodes (2016-2019) and whole model is tested on validation period, which it was chosen year 2020. The preprocessed data and were given to model for forecasting of flash flood danger and results of both inputs were compared. Preprocessed rainfall data significantly lowered number of fake alarms, but slightly increased number of missed dangerous events. Results of neural networks model were good enough for another continuation of this applications. Where should be find some problematic issues with the neural network application as preprocessing tool for this application.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10501 - Hydrology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/VI20192021166" target="_blank" >VI20192021166: Hydrometeorologická rizika v České republice - změny rizik a zlepšení jejich predikcí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    XXIX Danube Conference - XXIX Conference of the Danubian Countries on Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Management - Conference proceedings - Extended abstracts

  • ISBN

    978-80-7653-017-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    2

  • Strana od-do

    73-74

  • Název nakladatele

    Czech Hydrometeorological Institute

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    6. 9. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku