5 research outputs found
River Water Level Prediction Modelling using Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression
Nowadays, Prediction modelling has become one of the most popular research areas among researchers/scientists around the world. In this study, the size of the training data is about 60%, validation data and testing set is about 20% of the total available data. In this paper, we have developed and tested feed-forward neural network architectures optimized with Levenberg-Marquardt back-propagation with transig activation function in hidden and output layers in predicting monthly river water elevation. Also, in this approach, the multiple linear regression equation to estimate monthly river water level was generated by using precipitation, discharge and return period as predictor variables. In this project, the results show the coefficient of determination (R2) between the predicted and actual output using both Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression model for the monthly peak, monthly average and monthly minimum of Brahmaputra, Pagladia and Puthimari River
The doctoral research abstract. Vol:9 2016 / Institute of Graduate Studies, UiTM
FOREWORD:
Seventy three doctoral graduands will be receiving their scroll today signifying their
achievements in completing their PhD journey. The novelty of their research is shared with
you through The Doctoral Abstracts on this auspicious occasion, UiTM 84th Convocation.
We are indeed proud that another 73 scholarly contributions to the world of knowledge
and innovation have taken place through their doctoral research ranging from Science and
Technology, Business and Administration, and Social Science and Humanities.
As we rejoice and celebrate your achievement, we would like to acknowledge
dearly departed Dr Halimi Zakaria’s scholarly contribution entitled
“Impact of Antecedent Factors on Collaborative Technologies Usage
among Academic Researchers in Malaysian Research Universities”. He
has left behind his discovery to be used by other researchers in their quest
of pursuing research in the same area, a discovery that his family can be
proud of.
Graduands, earning your PhD is not the end of discovering new ideas,
invention or innovation but rather the start of discovering something
new. Enjoy every moment of its discovery and embrace that life is
full of mystery and treasure that is waiting for you to unfold. As
you unfold life’s mystery, remember you have a friend to count
on, and that friend is UiTM.
Congratulations for completing this academic journey. Keep
UiTM close to your heart and be our ambassador wherever
you go. / Prof Emeritus Dato’ Dr Hassan Said
Vice Chancellor
Universiti Teknologi MAR
Leveraging Artificial Neural Networks for Modeling Hydrogeological Time Series
Bei der Lösung globaler Herausforderungen, wie der nachhaltigen Bewirtschaftung und Nutzung der verfügbaren Grundwasserressourcen, ist die Entwicklung neuer, effizienter und leicht übertragbarer Modellierungsansätze von entscheidender Bedeutung. Hierfür bieten sich vor allem künstliche neuronale Netze (KNN) an, die als Verfahren des maschinellen Lernens selbstständig relevante Zusammenhänge aus größeren Datensätzen geeigneter Parameter lernen und nutzen können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Nutzung von KNN zu Modellierung und Vorhersage von hydrogeologischen Zeitreihen. In vier Studien, die den Hauptteil dieser Arbeit bilden, werden verschiedene Fragestellungen entwickelt und deren Lösbarkeit mit Hilfe von KNN demonstriert.
Das Clustern von Ganglinien ist eine Möglichkeit räumliche und zeitliche Muster der Grundwasserdynamik zu erkennen. Dies ist wichtig um Aquifere zu charakterisieren, Einflussfaktoren zu identifizieren und effektive Bewirtschaftungsmethoden zu entwickeln. Aus diesen Gründen wird in der ersten Studie auf Basis von Self-Organizing Maps ein Clustering Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe sich in heterogenen Datensätzen von Grundwasserganglinien solche mit ähnlicher Dynamik gruppieren lassen. Das Verfahren nutzt zur Charakterisierung der Grundwasserdynamik sogenannte Features, die auch die Verarbeitung von Ganglinien mit variabler Datenqualität ermöglichen. Anhand eines Datensatzes von ca. 1800 wöchentlichen Ganglinien wird die Anwendung im Oberrheingraben in Deutschland und Frankreich erfolgreich demonstriert. Eine Analyse der Clusterergebnisse zeigt, dass sich externe Einflussfaktoren räumlich und zeitlich komplex überlagern und eine Trennung häufig nicht möglich ist. Dennoch sind einige Cluster eindeutig auf externe Faktoren (z.B. Grundwasserbewirtschaftung) zurückzuführen.
Es folgt ein detaillierter Vergleich verschiedener KNN Modelle zur Grundwasserstandsvorhersage. Untersucht werden hierbei Nonlinear Autoregressive Models with Exogenous Inputs (NARX), Long Short-Term Memory Networks (LSTM) und Convolutional Neural Networks (CNN) sowohl jeweils für Einzelwert- als auch Sequenzvorhersagen. Als Eingangsdaten werden nur wenige, aber dafür weithin verfügbare und leicht zu messende meteorologische Parameter verwendet, wodurch die breite Übertragbarkeit des Ansatzes gewährleistet ist. Es zeigt sich, dass alle Modelltypen grundsätzlich gute Prognoseeigenschaften aufweisen und NARX hierbei in der Regel die präzisesten Vorhersagen treffen, dicht gefolgt von CNNs. Für die praktische Anwendbarkeit zeigen CNNs insgesamt das größte Potenzial, da diese eine geringere Abhängigkeit von der pseudorandomisierten Netzinitialisierung als NARX sowie eine vielfach höhere Berechnungsgeschwindigkeit aufweisen als beide rekurrenten Alternativen. Dabei erreichen CNNs dennoch eine hohe Güte und sind gleichzeitig flexibel implementierbar. CNNs bilden daher die Grundlage für weitere untersuchte Fragestellungen.
Die nachfolgende Studie untersucht die Entwicklung der Grundwasserstände in Deutschland im Kontext des Klimawandels. Hierfür werden auf Basis von CNNs und anhand von Temperatur und Niederschlag aus drei Klimaszenarien (RCP2.6, 4.5 und 8.5) die zukünftigen Grundwasserstände an 118 ausgewählten Messstellen in Deutschland modelliert und der direkte Einfluss des zukünftigen Klimas abgeschätzt. Wichtige sekundäre Faktoren wie anthropogene Einflüsse, werden jedoch nicht in die Simulationen mit einbezogen. Unter RCP8.5 (pessimistisches Szenario) sind flächenhaft und ausgeprägt fallende Grundwasserstände zu erwarten, mit einem räumlichen Muster von stärkeren Abnahmen vor allem in Nord- und Ostdeutschland. Ebenfalls abnehmende Trends zeigen die Ergebnisse für die optimistischeren Szenarien RCP2.6 und RCP4.5, jedoch mit vergleichsweise wenig signifikanten Veränderungen. Hier wird der positive Einfluss der verminderten Treibhausgasemissionen deutlich, jedoch werden auch noch für das optimistischste Szenario RCP2.6 in einigen Projektionen deutschlandweit abnehmende Grundwasserstände festgestellt.
Abschließend stehen Karstquellschüttungen im Fokus der Arbeit. Zur Modellierung werden zum einen die vorhandenen CNN Ansätze herangezogen, zum anderen wird ein ebenfalls auf CNNs basierender 2D-Ansatz entwickelt, der die direkte Verarbeitung von flächenhaften Rasterdaten als Inputs erlaubt. Hierdurch lässt sich vielfach das Problem der ungenügenden Datenverfügbarkeit von meteorologischen Eingabedaten im Einzugsgebiet lösen. Beide Ansätze zeigen in allen Testgebieten sehr gute Ergebnisse und übertreffen teils die Ergebnisse bereits existierender Modelle. Der direkte Vergleich zwischen herkömmlichem und flächenhaftem Modellierungsansatz erlaubt kein abschließendes Urteil zur Überlegenheit einer der beiden Ansätze hinsichtlich der Genauigkeit der Ergebnisse. Die räumliche und zeitliche Vollständigkeit der Eingabedaten ist jedoch ein schwerwiegender Vorteil des flächenhaften Ansatzes. Weiterhin zeigt der flächenhafte Ansatz Potenzial für die Lokalisierung und, bei entsprechender Datenverfügbarkeit und Weiterentwicklung des Ansatzes, auch für die Abgrenzung von Quelleinzugsgebieten im Karst
The impact of climate change on hydropower generation: a case study of Ghana's Akosombo Dam
Climate change has become one of the biggest challenges confronting the world’s economic, social and
environmental development efforts today. Responses to these challenges normally fall into two broad
categories, namely adaptation and mitigation. Drying lakes, dams, rivers, flooding and sea level rises are
some of the climate change induced threats facing humanity and their communities. Typically associated
with dams is the reduction in the water level due to an increase in temperature. This is affecting energy
generation, particularly within the realm of hydropower facilities. It is against this background that this study
investigated both the potential and present threats of climate change to hydropower generation using
Ghana’s hydropower facilities through a case study of the Akosombo Dam.
In achieving this, the study set out four research objectives. To achieve the four research objectives, the
study adopted sound scientific approaches including the use of a mixed-method approach to gather both
qualitative and quantitative data from five government organisations and some community members living
within the Akosombo Dam catchment area. The data were gathered through administering questionnaires,
interviews and field observations. The data included both primary and secondary data which were
subjected through sound statistical analysis using advanced Excel and “R”.
As part of the findings, the research identified the challenge of a “knowledge gap” in climate change related
issues amongst significant members of the community. A statistical analysis of the climate data indicated
increasing temperature and sporadic rainfall patterns within the vicinity of the Akosombo Dam and its
surrounding areas. The data also revealed that there are institutional climate change policies developed
by the managers of the Akosombo Dam to manage the Dam and national climate change. These
environmental related policies are aimed towards the management of climate change in Ghana. As part of
the recommendations, the study recommended that Ghana’s climate change policies should be revised to
be attuned to the United Nations Sustainable Development Goals in the tackle against climate change
which is aimed to be achieved by the year 2030
To enhance the management of hydropower, the study proposed the use of three novel comprehensive
conceptual climate change management adaptation frameworks namely: integration and coordination
network framework, adaptation framework of interaction and adaptation framework of outcomes. The study
recommended the Volta River Authority to have its own climate change policy and in addition adopt the
three novel climate change management adaptation frameworks to manage the Akosombo Dam in the
current wave of the climate change effects.Environmental SciencesPh. D. (Environmental Management