Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13520%2F09%3A00005107" target="_blank" >RIV/44555601:13520/09:00005107 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks
Popis výsledku v původním jazyce
The article addresses the modelling of runoff based on precipitation data collected in the Sázava River and Ploučnice River basins. Knowledge acquired in previous research in the Ploučnice River basin was found to be useful in this study. Rainfall and runoff data (both with a 1 hour time step) were obtained from the Czech Hydrometeorological Institute (CHMI). The time period of Aug.1?Sept.11, 2002 was selected, mainly because of the flood event on the 14th of Aug., 2002 in the Sázava River basin. Calculations were performed with feed-forward neural networks, namely multi-layer perceptron networks trained by back propagation. Network architectures were tested on 1-hour predictions first and then compared with the 6-hour predictions. The role of the accumulated runoff input has been also studied.
Název v anglickém jazyce
Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks
Popis výsledku anglicky
The article addresses the modelling of runoff based on precipitation data collected in the Sázava River and Ploučnice River basins. Knowledge acquired in previous research in the Ploučnice River basin was found to be useful in this study. Rainfall and runoff data (both with a 1 hour time step) were obtained from the Czech Hydrometeorological Institute (CHMI). The time period of Aug.1?Sept.11, 2002 was selected, mainly because of the flood event on the 14th of Aug., 2002 in the Sázava River basin. Calculations were performed with feed-forward neural networks, namely multi-layer perceptron networks trained by back propagation. Network architectures were tested on 1-hour predictions first and then compared with the 6-hour predictions. The role of the accumulated runoff input has been also studied.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
DA - Hydrologie a limnologie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/WD-44-07-1" target="_blank" >WD-44-07-1: Modelové oešení revitalizace prumyslových regionu a území po tižbi uhlí na poíkladu Podkrušnohooí</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
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
Environmental Accounting - Sustainable Development Indicators
ISBN
978-80-7414-124-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Název nakladatele
Univerzita J. E. Purkyně
Místo vydání
Ústí nad Labem
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
23. 4. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—