論文の概要: Assessment of Neural Networks for Stream-Water-Temperature Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04254v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 17:04:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-11 16:55:35.602451
- Title: Assessment of Neural Networks for Stream-Water-Temperature Prediction
- Title（参考訳）: ストリーム水温予測のためのニューラルネットワークの評価
- Authors: Stefanie Mohr and Konstantina Drainas and Juergen Geist
- Abstract要約: システムのレジリエンスと緩和策を特定するためには,ドライバの機械的理解と期待される変化の大きさが不可欠である。
本研究では,ドイツの6つの河川における水温予測のための最先端ニューラルネットワーク (NN) の選定について述べる。
- 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: Climate change results in altered air and water temperatures. Increases
affect physicochemical properties, such as oxygen concentration, and can shift
species distribution and survival, with consequences for ecosystem functioning
and services. These ecosystem services have integral value for humankind and
are forecasted to alter under climate warming. A mechanistic understanding of
the drivers and magnitude of expected changes is essential in identifying
system resilience and mitigation measures. In this work, we present a selection
of state-of-the-art Neural Networks (NN) for the prediction of water
temperatures in six streams in Germany. We show that the use of methods that
compare observed and predicted values, exemplified with the Root Mean Square
Error (RMSE), is not sufficient for their assessment. Hence we introduce
additional analysis methods for our models to complement the state-of-the-art
metrics. These analyses evaluate the NN's robustness, possible maximal and
minimal values, and the impact of single input parameters on the output. We
thus contribute to understanding the processes within the NN and help
applicants choose architectures and input parameters for reliable water
temperature prediction models.
- Abstract（参考訳）: 気候変動によって大気や水温が変化する。
酸素濃度などの物理化学的性質に影響を与え、生態系の機能やサービスに影響し、種の分布と生存をシフトさせることができる。
これらの生態系サービスは人類にとって不可欠な価値を持ち、温暖化下で変化すると予測されている。
システムのレジリエンスと緩和策を特定するためには,ドライバの機械的理解と期待される変化の大きさが不可欠である。
本研究では,ドイツの6つの河川における水温予測のためのニューラルネットワーク (NN) の選択について述べる。
実測値と予測値を比較する手法が,Root Mean Square Error (RMSE) に例示されているように,それらの評価には不十分であることを示す。
そこで我々は,最先端のメトリクスを補完する追加の分析手法を提案する。
これらの分析は、NNの頑健性、最大値と最小値、および単一入力パラメータが出力に与える影響を評価する。
したがって,nn内のプロセスを理解することに貢献し,水温予測モデルのアーキテクチャや入力パラメータの選択を支援する。
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