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Evaluation of Neural Network Streamflow Forecasting on 47 Watersheds / Anctil, François in Journal of hydrologic engineering, Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) . - 85-88 p. Titre : Evaluation of Neural Network Streamflow Forecasting on 47 Watersheds Titre original : Evaluation des Prévisions d'Ecoulement de Jet de Réseau Neurologique sur 47 Lignes de Partage Type de document : texte imprimé Auteurs : Anctil, François, Auteur ; Rat, Alexandre, Auteur Article en page(s) : 85-88 p. Note générale : HYdrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Neural  networks  Stream  flow  forecasting  Rainfall-runoff  relationship  Performance  evaluation  Watersheds  Réseaux  neurologiques  Prévisions  d'écoulement  de  jet  rapport  de  Précipitation-écoulement  Evaluation  des  performances  Lignes  de  partage Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study is designed to compare 1 day ahead stream flow forecasting performance of multiple-layer perception (MLP) networks implemented at a daily time step for 47 watersheds spread across France and Central United States. In order to keep the task to manageable proportions, a large sample of test watersheds asks for a reduction of the number of steps in the network implementation procedure. This is achieved by eliminating the long trial and error process of input selection. Results show that it is feasible to obtain good 1 day ahead stream flow forecasting performance from simple MLPs and input vectors consisting solely of the last observed stream flow and a predetermined range of precipitation observations that is roughly equal to the time of concentration of the watersheds. Also, intuitive preprocessing such as differencing the stream flow noticeably improve the forecasting performance in almost all instances. On the other hand, consideration of the potential evapotranspiration as an additional input decrease the MLP's performance in the majority of instances. Finally, it is noteworthy that there is a general trend between the watershed runoff coefficients and the ability of the MLPs to correctly map 1 day ahead stream flows. Cette étude est conçue pour comparer 1 exécution de prévisions d'écoulement de jet de jour en avant des réseaux de la perception de multiple-couche (MLP) mis en application à une étape quotidienne de temps pour la diffusion de 47 lignes de partage à travers la France et les états unis centraux. Afin de garder la charge aux proportions maniables, un grand échantillon de lignes de partage d'essai demande une réduction du nombre d'étapes du procédé d'exécution de réseau. Ceci est réalisé en éliminant le long processus d'épreuve et d'erreurs du choix d'entrée. Les résultats prouvent qu'il est faisable pour obtenir la bonne 1 exécution de prévisions d'écoulement de jet de jour en avant des vecteurs simples de MLPs et d'entrée consistant seulement en le dernier écoulement observé de jet et une gamme prédéterminée des observations de précipitation qui est rudement égale à la période de la concentration des lignes de partage. En outre, le prétraitement intuitif tel que differencing l'écoulement de jet améliorent sensiblement l'exécution de prévisions dans presque tous les exemples. D'autre part, considération de l'evapotranspiration potentiel en tant qu'additionnel diminution d'entrée l'exécution du MLP de la majorité d'exemples. En conclusion, il est remarquable qu'il y ait une tendance générale entre les coefficients d'écoulement de ligne de partage et la capacité du MLPs de tracer correctement 1 jet de jour en avant coule. En ligne : francois.anctil@gci.ulaval.ca, [article] Evaluation of Neural Network Streamflow Forecasting on 47 Watersheds = Evaluation des Prévisions d'Ecoulement de Jet de Réseau Neurologique sur 47 Lignes de Partage [texte imprimé] / Anctil, François, Auteur ; Rat, Alexandre, Auteur . - 85-88 p. HYdrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) . - 85-88 p. Mots-clés : Neural  networks  Stream  flow  forecasting  Rainfall-runoff  relationship  Performance  evaluation  Watersheds  Réseaux  neurologiques  Prévisions  d'écoulement  de  jet  rapport  de  Précipitation-écoulement  Evaluation  des  performances  Lignes  de  partage Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study is designed to compare 1 day ahead stream flow forecasting performance of multiple-layer perception (MLP) networks implemented at a daily time step for 47 watersheds spread across France and Central United States. In order to keep the task to manageable proportions, a large sample of test watersheds asks for a reduction of the number of steps in the network implementation procedure. This is achieved by eliminating the long trial and error process of input selection. Results show that it is feasible to obtain good 1 day ahead stream flow forecasting performance from simple MLPs and input vectors consisting solely of the last observed stream flow and a predetermined range of precipitation observations that is roughly equal to the time of concentration of the watersheds. Also, intuitive preprocessing such as differencing the stream flow noticeably improve the forecasting performance in almost all instances. On the other hand, consideration of the potential evapotranspiration as an additional input decrease the MLP's performance in the majority of instances. Finally, it is noteworthy that there is a general trend between the watershed runoff coefficients and the ability of the MLPs to correctly map 1 day ahead stream flows. Cette étude est conçue pour comparer 1 exécution de prévisions d'écoulement de jet de jour en avant des réseaux de la perception de multiple-couche (MLP) mis en application à une étape quotidienne de temps pour la diffusion de 47 lignes de partage à travers la France et les états unis centraux. Afin de garder la charge aux proportions maniables, un grand échantillon de lignes de partage d'essai demande une réduction du nombre d'étapes du procédé d'exécution de réseau. Ceci est réalisé en éliminant le long processus d'épreuve et d'erreurs du choix d'entrée. Les résultats prouvent qu'il est faisable pour obtenir la bonne 1 exécution de prévisions d'écoulement de jet de jour en avant des vecteurs simples de MLPs et d'entrée consistant seulement en le dernier écoulement observé de jet et une gamme prédéterminée des observations de précipitation qui est rudement égale à la période de la concentration des lignes de partage. En outre, le prétraitement intuitif tel que differencing l'écoulement de jet améliorent sensiblement l'exécution de prévisions dans presque tous les exemples. D'autre part, considération de l'evapotranspiration potentiel en tant qu'additionnel diminution d'entrée l'exécution du MLP de la majorité d'exemples. En conclusion, il est remarquable qu'il y ait une tendance générale entre les coefficients d'écoulement de ligne de partage et la capacité du MLPs de tracer correctement 1 jet de jour en avant coule. En ligne : francois.anctil@gci.ulaval.ca,