Suspended sediment modelling by SVM and wavelet

Abstract

Napredak koji danas bilježimo u primjeni umjetne inteligencije za predviđanje hidroloških događaja doveo je do brojnih promjena u sferi predviđanja. Valićni model baziran na metodi potpornih vektora (WSVM) dobiven je spajanjem valićne analize i metode potpornih vektora (SVM). Za učenje i testiranje korišteni su podaci o lebdećem nanosu (SS) i dnevnom protoku (Q) izmjereni na rijeci Iowa u SAD-u. Provedene analize su pokazale da se valićni model WSVM može koristiti za aproksimaciju količine lebdećeg nanosa.Present-day advances in artificial intelligence, as a forecaster for hydrological events, have led to numerous changes in forecasting. The wavelet support vector machine (WSWM) model is achieved by conjunction of the wavelet analysis and the support vector machine (SVM). The suspended sediment (SS) and daily stream flow (Q) data from the Iowa River in the USA were used for training and testing. The WSVM could logically be used for approximation of the suspended sediment load