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”

EFFICIENT METHODS OF AUTOMATIC CALIBRATION FOR RAINFALL-RUNOFF MODELLING IN THE FLOREON+ SYSTEM

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F17%3A10237288" target="_blank" >RIV/61989100:27240/17:10237288 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/17:10237288

  • Výsledek na webu

    <a href="http://nnw.cz/obsahy17.html#27.022" target="_blank" >http://nnw.cz/obsahy17.html#27.022</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.14311/NNW.2017.27.022" target="_blank" >10.14311/NNW.2017.27.022</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    EFFICIENT METHODS OF AUTOMATIC CALIBRATION FOR RAINFALL-RUNOFF MODELLING IN THE FLOREON+ SYSTEM

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Calibration of rainfall-runoff model parameters is an inseparable part of hydrological simulations. To achieve more accurate results of these simulations, it is necessary to implement an efficient calibration method that provides sufficient refinement of the model parameters in a reasonable time frame. In order to perform the calibration repeatedly for large amount of data and provide results of calibrated model simulations for the flood warning process in a short time, the method also has to be automated. In this paper, several local and global optimization methods are tested for their efficiency. The main goal is to identify the most accurate method for the calibration process that provides accurate results in an operational time frame (typically less than 1 hour) to be used in the flood prediction Floreon(+) system. All calibrations were performed on the measured data during the rainfall events in 2010 in the Moravian-Silesian region (Czech Republic) using our in-house rainfall-runoff model.

  • Název v anglickém jazyce

    EFFICIENT METHODS OF AUTOMATIC CALIBRATION FOR RAINFALL-RUNOFF MODELLING IN THE FLOREON+ SYSTEM

  • Popis výsledku anglicky

    Calibration of rainfall-runoff model parameters is an inseparable part of hydrological simulations. To achieve more accurate results of these simulations, it is necessary to implement an efficient calibration method that provides sufficient refinement of the model parameters in a reasonable time frame. In order to perform the calibration repeatedly for large amount of data and provide results of calibrated model simulations for the flood warning process in a short time, the method also has to be automated. In this paper, several local and global optimization methods are tested for their efficiency. The main goal is to identify the most accurate method for the calibration process that provides accurate results in an operational time frame (typically less than 1 hour) to be used in the flood prediction Floreon(+) system. All calibrations were performed on the measured data during the rainfall events in 2010 in the Moravian-Silesian region (Czech Republic) using our in-house rainfall-runoff model.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2011033" target="_blank" >LM2011033: Zabezpečení účasti ČR v iniciativě PRACE a přístupu akademické obce a průmyslu ČR k HPC prostředkům na evropské úrovni</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Neural Network World

  • ISSN

    1210-0552

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    27

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    391-413

  • Kód UT WoS článku

    000410411900005

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85028693698