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A hybrid ensemble modelling framework for the prediction of breakup ice jams on Northern Canadian Rivers
Cold Regions Science and Technology ( IF 4.1 ) Pub Date : 2021-05-08 , DOI: 10.1016/j.coldregions.2021.103302
Michael De Coste , Zhong Li , Darryl Pupek , Wei Sun

The forecasting of river ice jams faces challenges relating to both the availability of data and the complexity of river ice dynamics, resulting in difficulties in model formulation. In this study, a hybrid ensemble modelling framework is developed to address the data scarcity issue and leverage advanced machine learning techniques for the prediction of ice jams with a one-day lead time. The proposed methodology utilises data easily monitored in advance of any ice jam events and maintains a realistic balance between ice jam and non-ice jam events. A combination of both single model algorithms, including classification trees, logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machines, and artificial neural networks, and ensemble model algorithms, including random forest, adaptive boosting, gradient boosting, variance penalizing adaptive boosting, logistic boosting, class switching, and adaptive resampling and combining, are considered for both the member models of the first layer of the hybrid ensemble and for the ensemble combiner of the second layer. The final selection of both variables and member models for the hybrid ensemble is detailed, with a focus on the reduction of false negatives, the prediction of no ice jam on a day when one occurs. The proposed method is applied to the St. John River in New Brunswick, Canada, in a location particularly prone to ice jam flooding. Using the proposed methodology, a final model combining 6 different member models using a support vector machine as the ensemble combiner was produced, with a balanced prediction accuracy of 86%. This hybrid ensemble model outperformed the other tested ensemble models, as well as a series of generalized models produced using all available input variables and member models. The model also performed well against other ensemble techniques and against the individual member models. These results demonstrate the viability of the proposed methodology in constructing a hybrid ensemble model for the forecasting of ice jams on Northern Canadian Rivers. The techniques utilised can be adapted to other locations to facilitate ice jam forecasting, requiring data that is easily available and monitored in advance of any potential flooding events.



中文翻译:

用于预测加拿大北部河流域碎冰阻塞的混合集成建模框架

预测河冰阻塞面临着与数据可用性和河冰动力学复杂性相关的挑战,从而导致模型制定困难。在这项研究中,开发了一种混合集成建模框架,以解决数据稀缺性问题,并利用先进的机器学习技术来预测一天的交货期中的冰堵。所提出的方法利用了在发生任何冰堵事件之前易于监控的数据,并在冰堵和非冰堵事件之间保持了现实的平衡。两种单一模型算法的组合,包括分类树,逻辑回归,k最近邻,支持向量机和人工神经网络以及集成模型算法,包括随机森林,自适应提升,梯度提升,惩罚惩罚自适应提升,逻辑提升,类切换以及自适应重采样和组合,均被考虑在内。混合合奏的第一层的成员模型和第二层的合奏组合器的成员模型。详细介绍了混合乐团的变量和成员模型的最终选择,重点是减少假阴性,即在发生错误的那天预测没有冰块的预测。拟议的方法应用于加拿大新不伦瑞克省的圣约翰河,该地区特别容易发生冰堵泛滥。使用建议的方法,使用支持向量机作为集成组合器,生成了将6种不同成员模型组合在一起的最终模型,其预测精度达到了86%。该混合集成模型优于其他测试的集成模型,以及使用所有可用输入变量和成员模型生成的一系列广义模型。该模型在其他合奏技术和单个成员模型上也表现良好。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。具有86%的平衡预测精度。该混合集成模型优于其他测试的集成模型,以及使用所有可用输入变量和成员模型生成的一系列广义模型。该模型在其他合奏技术和单个成员模型上也表现良好。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。具有86%的平衡预测精度。该混合集成模型优于其他测试的集成模型,以及使用所有可用输入变量和成员模型生成的一系列广义模型。该模型在其他合奏技术和单个成员模型上也表现良好。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。以及使用所有可用输入变量和成员模型生成的一系列广义模型。该模型在其他合奏技术和单个成员模型上也表现良好。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。以及使用所有可用输入变量和成员模型生成的一系列广义模型。该模型在其他合奏技术和单个成员模型上也表现良好。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。这些结果证明了所提出的方法在构建用于预测加拿大北部河流冰阻塞的混合集合模型中的可行性。所采用的技术可以适应其他地点的需求,以促进冰果酱的预报,需要在任何潜在的洪灾事件发生之前容易获得和监视的数据。

更新日期:2021-05-19
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