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2025 | OriginalPaper | Chapter

Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten

Authors : Grit Behrens, Daniel Marten, Levent Koch, Marcel Gaj

Published in: Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Der Artikel beschäftigt sich mit der datengetriebenen Prognose von Pegelständen am Fluss Werre unter Verwendung eines einfachen Zuflussmodells im Flussverlauf und basierend auf frei verfügbaren Daten von OpenGeodata.NRW und Open-Meteo. Die große Menge der frei verfügbaren Daten wurde auf Korrelationen mit dem Pegelstand untersucht und auf stündliche Werte ab 1998 für Niederschlag, Pegelstände, Bodenfeuchtigkeit, Temperatur und Bodentemperatur reduziert. Anhand des Zuflussmodells wurde der Merkmalsvektor dann mit den zeitlich nötigen vorhergehenden Werten der Zuflüsse als Zeitreihe modelliert. Mit einem rekurrenten neuronalen Netz, speziell LSTM, konnten die besten Prognosewerte erzielt werden mit einem MSE von 9,75 cm und einem RMSE von 3,12 cm für die prognostizierten Pegelstände.

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Metadata
Title
Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten
Authors
Grit Behrens
Daniel Marten
Levent Koch
Marcel Gaj
Copyright Year
2025
Book
Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft

Print ISBN: 978-3-658-46393-9

Electronic ISBN: 978-3-658-46394-6

Copyright Year: 2025

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-46394-6_7

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