Application of a Novel Grid-Based Method Using a Wavelet Artificial Neural Network System for Predicting Water Quality Profiles in Deep Lakes: Effects of High and Low Frequency Wavelet Decomposed Components

人工神经网络 近似误差 小波 小波变换 网格 水质 混合(物理) 生物系统 环境科学 计算机科学 算法 人工智能 地质学 大地测量学 物理 生物 量子力学 生态学
作者
Ali Saber,David E. James,Donald F. Hayes
出处
期刊:World Environmental and Water Resources Congress 2011 卷期号:: 190-200
标识
DOI:10.1061/9780784482339.020
摘要

A method employing artificial neural networks (ANNs) coupled with stationary wavelet transforms (SWTs) was used to estimate water temperature profiles in Boulder Basin, Lake Mead, from May 2011 through December 2014. Surface temperature measurements and stepwise predictions with depth were used to estimate water temperatures through the entire water column. Comparing different modeling scenarios revealed that vertical mixing mode within the water column influenced whether high or low frequency SWT components generated the most accurate water temperature estimates. Rapid temporal and spatial variations in certain parts of the water column increased prediction errors. SWT decomposition revealed that numerical errors in estimated water temperature signals tended to accumulate in specific SWT sub-signals. Excluding those sub-signals from the system improved method performance. ANNs using specific decomposed parts of the input temperature data yielded the best performance, resulting in a coefficient of determination, R2 > 0.96 and maximum relative error of 0.68%.
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