Implementierung von Deep Learning-Techniken für die Vorhersage von Wasserläufen

Die Kontrolle und Bewirtschaftung von Wasserressourcen wird durch Dämme und Stauseen erheblich erleichtert, die der menschlichen Gesellschaft in vielerlei Hinsicht zugute kommen. Zu diesen Vorteilen gehören die Verbesserung der menschlichen Gesundheit, die Steigerung der Nahrungsmittelproduktion, der Zugang zu sauberem Wasser für den häuslichen und industriellen Gebrauch, das Wirtschaftswachstum, die Bewässerung, die Erzeugung von Wasserkraft und der Hochwasserschutz. Ein wichtiger nichttechnischer Schritt zur Überprüfung von Hochwasserschutzmaßnahmen und zur Verbesserung der Effizienz der Wasserversorgung ist die genaue Vorhersage des Zuflusses. Da der Zufluss der Haupteintrag in die Stauseen ist, kann eine genaue Zuflussvorhersage Empfehlungen für die Entwicklung und das Management von Stauseen geben. In dieser Studie soll verglichen werden, wie Deep-Learning-Algorithmen und herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens für die Vorhersage des Zuflusses von Stauseen eingesetzt werden. Das LSTM als effektives Deep-Learning-Modell übertraf andere herkömmliche Machine-Learning-Modelle bei der Vorhersage des Zuflusses von Lagerstätten. Die Ergebnisse der aktuellen Studie könnten für globale Wasserorganisationen sowie für den öffentlichen und privaten Wassersektor auf der ganzen Welt von direktem Interesse sein.

Autorentext

Herr Sarmad Latif ist ein Forschungswissenschaftler im Bereich Wasser- und Umweltsicherheit. Er ist Autor von mehr als 40 wissenschaftlichen Forschungsartikeln und einem Buch, das in renommierten internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht wurde. Er hat mehr als 100 wissenschaftliche Forschungsartikel einem Peer-Review unterzogen und überprüft fortlaufend Forschungsartikel.