Fugu-MT 論文翻訳(概要): Short-term Hourly Streamflow Prediction with Graph Convolutional GRU Networks

論文の概要: Short-term Hourly Streamflow Prediction with Graph Convolutional GRU Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07039v1
Date: Wed, 7 Jul 2021 20:26:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-18 12:27:49.183127
Title: Short-term Hourly Streamflow Prediction with Graph Convolutional GRU Networks
Title（参考訳）: グラフ畳み込みGRUネットワークを用いた短時間ストリームフロー予測
Authors: Muhammed Sit, Bekir Demiray and Ibrahim Demir
Abstract要約: 資産被害と死者の点で、その影響を準備し緩和するためには、流水、その結果の洪水を予測することが不可欠である。本稿では,上流河川網を用いたセンサ位置における36時間の流速予測のためのグラフ畳み込みGRUモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The frequency and impact of floods are expected to increase due to climate change. It is crucial to predict streamflow, consequently flooding, in order to prepare and mitigate its consequences in terms of property damage and fatalities. This paper presents a Graph Convolutional GRUs based model to predict the next 36 hours of streamflow for a sensor location using the upstream river network. As shown in experiment results, the model presented in this study provides better performance than the persistence baseline and a Convolutional Bidirectional GRU network for the selected study area in short-term streamflow prediction.
Abstract（参考訳）: 気候変動による洪水の頻度と影響は増加すると予想されている。資産の被害と死亡率の観点からその影響を準備し緩和するために、流れを予測し、結果として洪水を起こすことが不可欠である。本稿では,上流河川網を用いたセンサ位置における36時間の流速予測のためのグラフ畳み込みGRUモデルを提案する。実験結果に示すように,本研究で提示するモデルは,短期の流速予測において,学習領域の持続性ベースラインおよび畳み込み2方向gruネットワークよりも優れた性能を提供する。

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