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WASSERWIRTSCHAFT
Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT 7-8/2023

01.08.2023 | Praxis

Auf dem Weg zu besseren Wasserstand-Durchfluss-Beziehungen

verfasst von: Dr. Henning Oppel, Juliane Neumann, M. Sc., Dr. Benjamin Mewes, Dr. Alexander Hartung

Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT | Ausgabe 7-8/2023

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Zusammenfassung

Kontinuierliche oder saisonale Veränderungen an Pegelquerprofilen sowie Hystereseeffekte können die Erfassung von Durchflusswerten mit Hilfe von Wasserstands-Durchfluss-Beziehungen (W-Q) erheblich beeinflussen. In der vorliegenden Studie wurde untersucht, wie mit Hilfe von maschinellem Lernen diesen Problemen entgegengewirkt werden kann. An Pegeln der Emscher und Lippe wurde der Einsatz von ML-basierten dynamischen W-Q-Beziehungen sowie der Einsatz von additiven Deep-Learning-Modellen erprobt.
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Literatur
[1]
Oppel, H.; Mewes, B.; Hartung, A.: Kontinuierliche Anpassung von Wasserstand-Durchfluss-Beziehungen. In: WasserWirtschaft 111 (2021), Heft 7-8, S. 38-41.
[2]
Eckhard, K.: How to construct recursive digital filters for baseflow separation. In: Hydrological Processes 19 (2005), Nr. 2, S. 507-515.
[3]
Pedregosa et al.: Scikit-learn: Machine Learning in Python. In: Journal of Machine Learning Research 12 (2011), S. 2 825-2 830.
[4]
Breiman, L.: Random Forests. In: Machine Learning 45 (2001), Nr. 1, S. 5-32.
[5]
Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning. 2 A. Springer, 2009.
[6]
Kratzert, F. et al.: Rainfall-runoff modelling using long short-term memory (LSTM) networks. In: Hydrology and Earth System Sciences 22.11 (2018), S. 6 005-6 022.
Metadaten
Titel
Auf dem Weg zu besseren Wasserstand-Durchfluss-Beziehungen
verfasst von
Dr. Henning Oppel
Juliane Neumann, M. Sc.
Dr. Benjamin Mewes
Dr. Alexander Hartung
Publikationsdatum
01.08.2023
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
WASSERWIRTSCHAFT / Ausgabe 7-8/2023
Print ISSN: 0043-0978
Elektronische ISSN: 2192-8762
DOI
https://doi.org/10.1007/s35147-023-1879-2

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