Hinkelmann, Reinhard

Matta, Elena

Zounemat-Kermani, Mohammad

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Conference Paper, Published VersionZounemat-Kermani, Mohammad; Matta, Elena; Hinkelmann, ReinhardAnwendung von künstlichen neuronalen Netzen imWasserbauDresdner Wasserbauliche MitteilungenZur Verfügung gestellt in Kooperation mit/Provided in Cooperation with:Technische Universität Dresden, Institut für Wasserbau und technischeHydromechanikVerfügbar unter/Available at: https://hdl.handle.net/20.500.11970/107046Vorgeschlagene Zitierweise/Suggested citation:Zounemat-Kermani, Mohammad; Matta, Elena; Hinkelmann, Reinhard (2020): Anwendungvon künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau. In: Technische Universität Dresden,Institut für Wasserbau und technische Hydromechanik (Hg.): Interdisziplinärer Wasserbau imdigitalen Wandel. Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen 63. Dresden: TechnischeUniversität Dresden, Institut für Wasserbau und technische Hydromechanik. S. 21-30.Standardnutzungsbedingungen/Terms of Use:Die Dokumente in HENRY stehen unter der Creative Commons Lizenz CC BY 4.0, sofern keine abweichendenNutzungsbedingungen getroffen wurden. Damit ist sowohl die kommerzielle Nutzung als auch das Teilen, dieWeiterbearbeitung und Speicherung erlaubt. Das Verwenden und das Bearbeiten stehen unter der Bedingung derNamensnennung. Im Einzelfall kann eine restriktivere Lizenz gelten; dann gelten abweichend von den obigenNutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte.Documents in HENRY are made available under the Creative Commons License CC BY 4.0, if no other license isapplicable. Under CC BY 4.0 commercial use and sharing, remixing, transforming, and building upon the materialof the work is permitted. In some cases a different, more restrictive license may apply; if applicable the terms ofthe restrictive license will be binding.21Technische Universität Dresden – Fakultät Bauingenieurwesen Institut für Wasserbau und Technische Hydromechanik 43. Dresdner Wasserbaukolloquium 2020 „Interdisziplinärer Wasserbau im digitalen Wandel“   A3  Saal 2 B2  Saal 1 A4  Saal 2 B3  Saal 1 C1  Saal 2 B4  Saal 1 C2  Saal 2 D1  Saal 1 C3  Saal 2 D2  Saal 1 A2  Saal 2 D3  Saal 1 Anwendung von künstlichen neuro-nalen Netzen im Wasserbau Mohammad Zounemat-Kermani Elena Matta Reinhard Hinkelmann Künstliche neuronale Netze (KNN) haben sich bereits als leistungsfä-hige Methoden für eine Reihe von Fragestellungen im Wasserbau er-wiesen. Nach einer kurzen Einführung zu Methoden und Werkzeugen wird die Anwendung von KNN für die Vorhersage von Wasserständen für die Binnenschifffahrt, von Abflüssen und Sedimenttransport, von langfristigen Depositions- und Erosionsvorgängen sowie von Geruch in abwassertechnischen Anlagen beschrieben. Aufgrund der stetig wachsenden Verfügbarkeit von Daten, Methoden und Werkzeugen sowie der relativ kurzen Rechenzeiten werden KNN zukünftig stark an Bedeutung im Wasserbau gewinnen. Nachteilig ist ihre eingeschränk-te Übertragbarkeit.   Stichworte: Künstliche Neuronale Netze, Big Data, FFBP, LSTM, NARX 1 Einleitung Künstliche neuronale Netze (KNN, ANN: Artificial Neural Networks) haben eine breite Anwendung im Wasser- und Umweltingenieurwesen gefunden, so auch im Wasserbau. Das gewachsene Interesse in den letzten Jahren resultiert zum einen aus der stetig wachsenden Verfügbarkeit von Daten (‘Big Data’) und zum anderen aus der Verfügbarkeit von Modellen und Me-thoden bzw. Toolboxen, von denen viele Open Source sind.  2 Methoden Bei KNN handelt es sich um rein datengetriebene oder Black-Box Modelle, d.h. es werden ‚nur‘ Eingangs- und Ausgangsgrößen eines Systems benö-tigt. Umfangreiche und flächendetaillierte Informationen, beispielweise zu 22Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau  Höhen, Landnutzung, Böden, Anfangs- und Randbedingungen, wie hydro-logische und hydro-numerische Modelle es in unterschiedlichen Auflösun-gen benötigen, sind nicht erforderlich.  Weiterhin sind die Rechenzeiten i.d.R. relativ kurz, da – insbesondere im Vergleich zu hydro-numerischen Modellen – keine großen Systeme partieller Differentialgleichungen mit vielen Hunderttausenden oder Millionen Knoten gelöst werden müssen. Bei KNN handelt es sich um verknüpfte Netzwerke, die i.d.R. aus drei Schichten (Input, Hidden und Output Layer) bestehen (Abb. 1). Die Layer sind verknüpft durch Neuronen, die Information erhalten, verarbeiten und weiterleiten. Bei klassischen KNN ist der Informationsfluss vom Input über den Hidden zum Output Layer (feed forward; z.B. Multi-Layer Perceptron Neural Network, MLP), während fortgeschrittenere Techniken wie rekurren-te KNN auch den Rückfluss von Informationen berücksichtigen und so ein Erinnerungsvermögen abbilden (z.B. Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM). Zur Weiterleitung der Informationen, zu deren Verarbei-tung sowie zu beiden Gruppen (feed forward, rekurrent) gibt es eine Reihe von Methoden (Mosavi et al. 2018).  KNN werden in eine Trainings- bzw. Kalibrierungs- und eine Test- bzw. Vali-dierungsphase untergliedert. Hierfür sind große Datensätze wünschens-wert, es sollten mindestens etwa 500 Daten zur Verfügung stehen. Ca. 70 – 80 % der Daten wird für das Training verwendet, der Rest für das Testen. Im Anschluss sind sie dann für Vorhersagen einsetzbar. KNN sind beispielsweise verfügbar in OpenNN (www.opennn.net), Keras (https://keras.io) in Verbindung mit TensorFlow (www.tensorflow.org), MATLAB oder R, wobei insbesondere die Open Source Tools Hochleistungs-rechnen (Paralleles Rechnen; Graphical Processing Units, GPU) nutzen.  Abbildung 1: Struktur von feed forward und rekurrenten KNN 23 Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen, Heft 6343. Dresdner Wasserbaukolloquium 2020 - „Interdisziplinärer Wasserbau im digitalen Wandel“ A3  Saal 2 B2  Saal 1 A4  Saal 2 B3  Saal 1 C1  Saal 2 B4  Saal 1 C2  Saal 2 D1  Saal 1 C3  Saal 2 D2  Saal 1 A2  Saal 2 D3  Saal 1  3 Anwendungen von KNN 3.1 Vorhersage von Wasserständen für die Binnenschifffahrt Im Rahmen des Forschungsprojektes ‚Digitaler Schifffahrtsassistent‘ wurde in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BFG), Kob-lenz und dem Unternehmen BearingPoint, Berlin eine bedarfsorientierte Anwendung (App) zur Routen- und Ladungsplanung für die Binnenschiff-fahrt entwickelt (Schmidt et al. 2019). Ein wesentlicher Bestandteil dieser App waren Wasserstandsvorhersagen mit einem zeitlichen Horizont von bis zu 10 Tagen. Neben einem hydrologischen Modell der BFG wurde der Ein-satz von KNN für verschiedene Pegel im Rheineinzugsgebiet untersucht (Abb. 2). Die Grundidee bestand aus der Vorhersage des Wasserstandes an einem Unterstrompegel anhand mehrerer gemessener Oberstrompegel, wobei bei den KNN die Methode Long Short-Term Memory (LSTM) des   Open-Source Tools Keras eingesetzt wurde. Die Datenbasis bestand aus Tageswerten des Wasserstandes über mehrere Jahrzehnte. Beste Ergebnis-se wurden durch eine Kombination der Methoden erzielt, indem die Ergeb-nisse des hydrologischen Modells als zusätzliche Eingangsgröße in das KNN eingebunden wurden, was zu den höchsten Bestimmtheitskoeffizienten am für Niedrigwasser kritischen Pegel Oestrich führte (Abb. 3, Ma et al. 2019).   Abbildung 2: Einzugsgebiet des Rheins bis zum Pegel Emmerich  (Quelle: Bundesanstalt für Gewässerkunde (BFG), Koblenz) 24Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau    Abbildung 3: Bestimmtheitskoeffizient R² für verschiedene Modelle  (Zielpegel: Oestrich); aus Ma et al. (2019)  3.2 Vorhersage von Abflüssen und Sedimenttransport Die Abflussvorhersage spielt eine wichtige Rolle in vielen Fragestellungen von Wasserbau und Wasserwirtschaft. Von besonderer Bedeutung ist hier u.a. die Vorhersage der Abflusspeaks sowie ihrer Zeitpunkte. Für solche Fragestellungen werden KNN in den letzten Jahren vermehrt eingesetzt (z.B. Sharma et al. 2015).  In einer Studie von Ghorbani et al. (2019) wurden verschiedene Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) einschließlich KNN bzw. Multi-layer Perceptron (MLP) unter Verwendung von MATLAB für die Abflussvorhersage des Flusses Zarrineh im Iran eingesetzt, wobei die hohe Leistungsfähigkeit aller Methoden bestätigt wurde (Abb. 4).  Die Vorhersage von Sedimenttransport ist ebenfalls von großer Bedeutung im Wasserbau und in der Wasserwirtschaft. Sedimente werden im Einzugs-gebiet oder im Flusslauf durch Erosionsvorgänge mobilisiert und lagern sich in Stauräumen ab, was zu einer Verminderung des Stauvolumens und entsprechender Gegenmaßnahmen (z.B. Ausbaggerungen) führt. Es ist daher wünschenswert, möglichst genaue Vorhersagewerkzeuge zu entwi-ckeln und KNN werden seit einigen Jahren ebenfalls für solche Problemstel-lungen eingesetzt. Zounemat-Kermani (2016) haben verschiedene Metho-25  Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen, Heft 6343. Dresdner Wasserbaukolloquium 2020 - „Interdisziplinärer Wasserbau im digitalen Wandel“ A3  Saal 2 B2  Saal 1 A4  Saal 2 B3  Saal 1 C1  Saal 2 B4  Saal 1 C2  Saal 2 D1  Saal 1 C3  Saal 2 D2  Saal 1 A2  Saal 2 D3  Saal 1 den, u.a. auch KNN bzw. MLP unter Verwendung von MATLAB, für die Vor-hersage von Schwebstoffkonzentrationen im Fluss San Joaquin, Kalifornien basierend auf gemessenen Zeitreihen verglichen. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass alle Methoden sehr gut geeignet sind für eintägige Vorhersa-gen (Korrelationskoeffizient > 0.9, Nash-Sutcliffe Koeffizient > 0.85). In Ab-bildung 5 sind die Residuen der Schwebstoffkonzentrationen (Differenzen aus Berechnung und Messung) sowie ein Vergleich berechneter und ge-messener Schwebstoffkonzentrationen im Streudiagramm bzw. Scatterplot dargestellt.   Abbildung 4: a) Modellgebiet im Nordwesten Irans mit Pegelstationen, b) mit KNN bzw. MLP berechnete und gemessene Abflüsse in der Testphase (SVM: Support Vector Machine; SVM-FFA: SVM kombiniert mit Firefly Algo-rithm; MM-SA: Multiple Models – Simple Averaging; MM-ANN: Multiple Models KNN)    Abbildung 5: Mit KNN bzw. MLP berechnete und gemessene Schwebstoffkonzentra-tionen in der Testphase: a) Residuen, b) Scatterplot  26Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau  3.3 Vorhersage von langfristigen Depositions- und Erosionsvorgängen Im Rahmen eines Forschungsprojektes (Zhang, Hinkelmann 2017) und der Dissertation von Zhang (2018) wurden konzeptionelle Vereinfachungen für langfristige Sedimentationsprozesse bis 2100 entwickelt, wobei der Schwer-punkt auf der Ermittlung von Depositions- und Erosionsmengen im Bereich der Staustufe Iffezheim lag. Hierzu wurden auch KNN eingesetzt, wobei die Methoden Feed Forward Back Propagation (FFBP) und sog. Wavelet ANN (WANN) unter Verwendung von MATLAB verwendet wurden. Die täglichen Vorhersagen der Sedimentkonzentrationen basierten auf Werten der Ab-flüsse des aktuellen Tages sowie Werten der Abflüsse und Sedimentkon-zentrationen mehrerer Vortage, wobei für die Phasen Kalibrierung bzw. Training und Validierung bzw. Testen ein Datensatz von täglichen Werten von Sedimentkonzentrationen und Abflüssen über 36 Jahren von der BFG zur Verfügung gestellt wurde.  Ein Vergleich der beiden KNN untereinander und mit einer klassischen Sedimentkonzentrations-Abfluss-Beziehung (SRC) anhand von drei Fehlerkriterien zeigte, dass KNN bzw. FFBP in den meisten Fällen (deutlich) besser als WANN und SRC ist (Abb. 6). Darauf aufbauend wurden mit dem KNN Vorhersagen der Sedimentkonzentrationen bis 2100 durchgeführt, wobei Abflussvorhersagen bzw. –projektionen aus dem KLIWAS Programm (KLIWAS 2015) seitens der BFG bereitgestellt wurden (Abb. 7).   Abbildung 6: Vergleich unterschiedlicher Methoden (ANN: Artificial Neural Network, hier KNN; WANN: Wavelet ANN; SRC: Sediment-Rating Curve, Error, Wurzel der mittleren quadratischen Fehlersumme; MBE: Mean Bias Se-dimentkonzentrations-Abfluss-Beziehung) anhand unterschiedlicher Fehlerkriterien (RMSE: Root Mean Square Error, mittlerer Fehler; DC: De-termination Coefficient, Bestimmtheitskoeffizient); aus Zhang (2018) 27  Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen, Heft 6343. Dresdner Wasserbaukolloquium 2020 - „Interdisziplinärer Wasserbau im digitalen Wandel“ A3  Saal 2 B2  Saal 1 A4  Saal 2 B3  Saal 1 C1  Saal 2 B4  Saal 1 C2  Saal 2 D1  Saal 1 C3  Saal 2 D2  Saal 1 A2  Saal 2 D3  Saal 1  Abbildung 7: Vorhersage der Sedimentkonzentrationen bis 2100 mit KNN basierend auf Abflussprojektionen von KLIWAS (2015); aus Zhang (2018)  3.4 Vorhersage von Geruch in abwassertechnischen Anlagen Kläranlagen und Kanalnetzsysteme erzeugen und emittieren beträchtliche Mengen an geruchsbeeinträchtigenden Gasen wie z.B. Schwefelwasserstoff (H2S) oder Lachgas (N2O). Um entsprechende Gegenmaßnahmen mög-lichst gezielt einsetzen zu können, sind Vorhersagewerkzeuge von großer Bedeutung. Auf der einen Seite gibt es verschiedene prozessorientierte empirische und numerische Modelle. Auf der anderen Seite wurden in der Vergangenheit bereits viele Datensätze zu dieser Problematik erhoben und sind seit einiger Zeit in entsprechenden Datenbanken verfügbar, was den Einsatz von KNN nahelegt. Auch wenn es erste Arbeiten hierzu gibt, so be-findet sich diese Thematik noch in einer frühen Phase. In diesem Kontext haben Zounemat-Kermani et al. (2019) einen Überblick über den Einsatz von KNN für die Vorhersage von Geruch bzw. Schwefelwasserstoffemissio-nen in abwassertechnischen Anlagen gegeben und Berechnungen mit fünf Eingangsgrößen (gelöste Schwefelkomponenten, biochemischer Sauer-stoffbedarf, Temperatur, Abfluss und ph-Wert)  durchgeführt. Als Methode wurde Multivariate Nonlinear Autoregressive Exogenous Neural Network (NARX) in MATLAB entwickelt und für die Vorhersage der wöchentlichen Schwefelwasserstoffkonzentrationen in einer Kläranlage angewandt. In 28Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau  Abbildung 8 ist ein Vergleich von NARX mit Regressionsmethoden (Multiple Linear Regression, MLR; Stepwise Regression, SR; Two-Variate Logarithmic Regression, TVLR) und Messwerten dargestellt. Es ist deutlich zu sehen, dass NARX dichter an den Messwerten liegt als die Regressionsmethoden.    Abbildung 8: a) Vergleich von mit unterschiedlichen Methoden berechneten und gemessenen Schwefelwasserstoffkonzentrationen (EF-FLOW: Emission Factor Flow, Schwefelwasserstoffkonzentration) b) Scatterplot von NARX; verändert nach Zounemat-Kermani et al. (2019) 4 Schlussfolgerungen Im Rahmen dieses Beitrages konnte aufgezeigt werden, dass KNN bereits in mehreren Bereichen des Wasserbaus erfolgreich eingesetzt und vielverspre-chende Ergebnisse erzielt wurden. KNN können grundsätzlich in Betracht gezogen werden, wenn zu einer Fragestellung umfangreiche Daten zur Ver-fügung stehen. Es existieren verschiedene Methoden und leistungsfähige Werkzeuge (auch Open Source). KNN können ohne Alternativmethode sein, können besser sein als klassische Methoden oder können in Kombination mit klassischen Methoden zu verbesserten Vorhersagen führen. Zum Arbeiten mit KNN sind eigentlich keine speziellen Kenntnisse erforderlich; bei der Auswahl der Modelltechnik, der zahlreichen Parameteroptionen innerhalb der Techniken und der zu berücksichtigenden Eingangsgrößen sind gute Grundkenntnisse in der zu bearbeitenden Fragestellung vorteilhaft. Vorteil-haft ist weiter, dass KNN nur relativ kurze Rechenzeiten erfordern, insbeson-dere wenn sie mit mehrdimensionalen hydro-numerischen Modellen vergli-chen werden. Im Zuge der stetig wachsenden Verfügbarkeit von Daten (Big 29  Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen, Heft 6343. Dresdner Wasserbaukolloquium 2020 - „Interdisziplinärer Wasserbau im digitalen Wandel“ A3  Saal 2 B2  Saal 1 A4  Saal 2 B3  Saal 1 C1  Saal 2 B4  Saal 1 C2  Saal 2 D1  Saal 1 C3  Saal 2 D2  Saal 1 A2  Saal 2 D3  Saal 1 Data), Methoden und Werkzeugen ist davon auszugehen, dass KNN stark an Bedeutung gewinnen und sich weitere Potentiale im Wasserbau und vielen weiteren Disziplinen erschließen werden.  Nachteilig bei KNN ist, dass ihre Übertragbarkeit sehr eingeschränkt ist. Für ein ähnliches Problem kann eventuell die Netzwerkarchitektur übernom-men werden, die Parametereinstellungen müssen sicherlich angepasst werden. Ggf. sind aber doch andere Architekturen besser und / oder weite-re Eingangsgrößen in Betracht zu ziehen. Etwas überspitzt formuliert kann man sagen, dass man für ein neues Problem ‚quasi wieder bei null beginnt.   5 Literatur Ghorbani, M. A., Khatibi, R., Karimi, V., Yaseen, Z. M., & Zounemat-Kermani, M. (2018): Learning from multiple models using artificial intelligence to improve model prediction accuracies: application to river flows. Water resources management, 32(13), 4201-4215 KLIWAS (2015): Auswirkungen des Klimawandels auf Wasserstraßen und Schifffahrt – Entwicklung von Anpassungsoptionen. Abschlussbericht, Bundesministerium für Verkehr und Digitale Infrastruktur, Bonn Ma, Y., Matta, E., Meißner, D., Schellenberg, H. & Hinkelmann, R. (2019): Can machine learning improve the accuracy of water level forecasts for inland navigation? Case study: Rhine River Basin, Germany. 38th IAHR World Congress Panama City 2019, Water - Connecting the world Mosavi, A., Ozturk, P., & Chau, K. W. (2018): Flood prediction using machine learning models: Literature review. Water, 10(11), 1536 Schmidt, A., Schellenberg, H., Tretter, G., Hinkelmann, R., Matta, E., Scheer, C., Meißner, D. und Richter, J. (2019): Entwicklung eines digitalen Schifffahrtsassistenten. Forschungsbericht, Förderkennzeichen: 19F2051A bis D, mFUND, Bundesministerium für Verkehr und Digitale Infrastruktur, Bonn Sharma, N., Zakaullah, M., Tiwari, H., & Kumar, D. (2015): Runoff and sediment yield modeling using ANN and support vector machines: a case study from Nepal watershed. Modeling Earth Systems and Environment, 1(3), 23 Zhang, Q. (2018): Conceptual simplifications for long-term sediment transport simulations: application to Iffezheim reservoir, Germany. Dissertation, Nr. 25, Schriftenreihe des Instituts für Bauingenieurwesen, Technische Universität Berlin Zhang, Q. & Hinkelmann, R. (2017): Abschätzung der Langzeitvolumen-änderung an der Staustufe Iffezheim. Abschlussbericht zum BFG-Projekt Sedimentmanagement Oberrhein  30Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau  Zounemat-Kermani, M. (2016): Assessment of several nonlinear methods in forecasting suspended sediment concentration in streams. Hydrology Research, 48(5), 1240-1252 Zounemat-Kermani, M., Stephan, D., & Hinkelmann, R. (2019): Multivariate NARX neural network in prediction gaseous emissions within the influent chamber of wastewater treatment plants. Atmospheric Pollution Research, 10(6), 1812-1822 Danksagung  Die Autoren bedanken sich bei der Alexander von Humboldt-Stiftung für die Bereitstel-lung eines Georg Forster-Forschungsstipendiums für erfahrene Wissenschaftler an Prof. Mohammad Zounemat-Kermani am Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydrosys-temmodellierung, TU Berlin.  Autoren:  Prof. Mohammad Zounemat-Kermani  Department of Water Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Bahman Blvd. 22 76169-14111 Kerman Iran  Tel.: +98 34 3132 2668 Fax: +98 34 3132 2600  E-Mail: zounemat@uk.ac.ir   Prof. Reinhard Hinkelmann  Fachgebiet Wasserwirtschaft und          Hydrosystemmodellierung Technische Universität Berlin Gustav-Meyer Allee 25 13355 Berlin  Tel.: +49 30 314 72428 Fax: +49 30 314 72430 E-Mail: reinhard.hinkelmann@                      wahyd.tu-berlin.de Dr. Elena Matta   Department Water Engineering Campus El Gouna Technische Universität Berlin Ackerstr. 76 13355 Berlin  Tel.: +49 30 314 75711 Fax: +49 30 314 75716 E-Mail: elena.matta@tu-berlin.de      

Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau

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