Krátkodobá predikce odtoku modelem PONS na vybraných povodích

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F10%3A30580" target="_blank" >RIV/60460709:41330/10:30580 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Krátkodobá predikce odtoku modelem PONS na vybraných povodích

Popis výsledku v původním jazyce

Za krátkodobou predikci povodňového odtoku je považována predikce, která simuluje povodňový odtok z povodí pro blízký časový interval v nadcházející budoucnosti. Předložený příspěvek se zabývá touto problematikou a prezentuje vybrané výsledky případovýchstudií realizované modelem PONS. PONS je počítačový program vyvíjený na Katedře vodního hospodářství a environmentálního modelování FŽP ČZU Praha, který vychází z teorie neuronových sítí. Je zaměřen na vícevrstevnatý perceptron. Model umožňuje tvorbu libovolného vícevrstevnatého perceptronu jeho kalibraci a validaci, která byla v rámci příspěvku testována na povodích Morávky a Sázavy s využitím srážko - odtokových dat. Součástí příspěvku je stručné představení aplikačního postupu, odhadu parametrů modelu a komentář k vybraným kalibračním validačním kritériím, které ohodnocují predikční schopnost modelu PONS.

Název v anglickém jazyce

Short term runoff prediction with the PONS model on the selected catchments

Popis výsledku anglicky

The short term flood runoff prediction is the prediction, which simulates the flood runoff on the future short temporal interval. Presented contribution deals with this problematic and shows the chosen results of case studies computed with the PONS model. PONS model is software developer on th Department of Water resources and Environmental Modelling FES CULS Prague and is based on the theory of neural networks. PONS is focused on the multilayer perceptron. Model enables developing of perceptron neuralnetwork, its calibration and validation. Its simulation ability is presented by the means of two case studies of two catchments Moravka and Sazava rivers. Chosen aspects of calibration, application setup, performance criteria are commented. Results showthe estimated limits for the application of neural network for purposes of flood forecasting in headwater catchments.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

DA - Hydrologie a limnologie

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Vodohospodářské technicko-ekonomické informace

ISSN

0322-8916

e-ISSN

—

Svazek periodika

52

Číslo periodika v rámci svazku

I

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—