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