Assessment of data-driven modeling strategies for streamflow forecasting in a river of Sergipe

  • José Rafael Santana Santos Universidade Federal de Sergipe
  • Alcigeimes Batista Celeste Universidade Federal de Sergipe
Keywords: hydrological forecasting, artificial intelligence, data mining

Abstract

Among several streamflow forecasting techniques, data-driven models (DDMs) are widely used. They employ a database formed by historical input (precipitation and streamflow) and output (streamflow) variables to perform the prediction. Artificial neural networks (ANNs) are the most common types of DDMs, and are typically more accurate than other empirical models, but have the disadvantage of not being sufficiently transparent. One of the machine-learning methods that do not have this problem is the so-called “instance based learning” (IBL). The KNN algorithm is an example of IBL. This research applies and proposes variations of the KNN model in order to forecast streamflows in a river of the state of Sergipe, Brazil. The results are compared to simulations carried out by the use of artificial neural networks and indicate the superiority of the ANNs, but also show satisfactory forecasts of the KNN.

Author Biographies

José Rafael Santana Santos, Universidade Federal de Sergipe
Graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Sergipe. Possui experiência em modelagem guiada por dados aplicada a Hidrologia.
Alcigeimes Batista Celeste, Universidade Federal de Sergipe
Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal da Paraíba em Campina Grande (1999), mestrado em Civil and Environmental Engineering (Water Environment and Development) pela Ehime University, Japão (2002), doutorado em Engineering for Productions (Water Environment and Development) também pela Ehime University (2004), e pós-doutorado pelo Institute of Water Resources Management, Hydrology and Agricultural Hydraulic Engineering da Leibniz University of Hannover, na Alemanha (2009), onde foi bolsista da Alexander von Humboldt Foundation. Foi pesquisador do programa de Pós-doutorado Júnior (PDJ) do CNPq na Universidade Federal de Campina Grande (2009). Atualmente, é Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Civil da Universidade Federal de Sergipe, onde foi vice-coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil (PROEC)(2011-2013). Tem experiência na área de Engenharia Civil e Ambiental, com ênfase em Recursos Hídricos e Hidrologia, atuando principalmente nos seguintes temas: Hidroinformática, Dimensionamento e Operação de Reservatórios, Otimização Matemática Determinística e Estocástica, Hidrologia Estocástica e Planejamento Integrado dos Recursos Hídricos.
Published
29/08/2014
Section
Papers