Data-driven river flow routing using deep learning: predicting flow along the lower Orange river, Southern Africa
Briers, C. J. (2019-04)
AFRIKAANSE OPSOMMING : Die Vanderkloof-dam, wat op die Oranjerivier gelee is, verskaf water aan verbuikers langs die 1 400 km stroom-af rivierloop tot by die Atlantiese Oseaan. Die Vaalrivier, wat met die Oranjerivier ongeveer 200 km stroom-af van die dam saamvloei, maak ’n beduidende bydrae tot die vloei in die Oranjerivier. Dit word egter nie in ag geneem wanneer loslate uit die Vanderkloofdam beplan word nie. In hierdie tesis beoog ons om ’n akkurate en prakties implimenteerbare vloei-roeterings model om die stroom-af effekte van loslate by die Vanderkloof-dam, en wat die bydraes van die Vaalrivier in ag neem, te ontwikkel. Aangesien faktore wat stroomvloei affekteer moeilik is om oor lang afstande te kwantifiseer, word data-gedrewe masjienleer-tegnieke toegepas deur vloeitempo wat by stroom-op stasies gemeet word te gebruik om vloeitempo by stroom-af stasies te voorspel. Om te verseker dat ons modelle in die praktyk aangewend kan word, beperk ons die invoer tot data wat in ’n operasionele omgewing beskikbaar is. Implimentasie van vol-konneksie, konvolusionele en herhaal-terugvoer neurale netwerke was ondersoek. Volle-konneksie netwerke se resultate was vergelykbaar met die van ’n lineêrê regressie model, maar het die tydsberekening van stygings en daling in vloeitempo beter voorspel. Konvolusionele en herhaal-terugvoer netwerke het die tydsberekening goed voorspel, asook ’n verbetering in akkuraatheid getoon. Die model met die beste resultate was ’n konvolusionele netwerk met ’n absoluut gemiddelde persentasie-fout van 14.5 %, in vergelyking met 16.9 % vir ’n lineêrê regressie model. Om bydraes tot vloei vanaf die Vaalrivier in te sluit, is daar ondersoek ingestel om vloeimetings van meetstasies op die Vaalrivier en twee van sy sytakke, die Modder- en Rietriviere, in die invoer tot die modelle in te sluit. Twee opsies is ondersoek, om dit as multi-dimensionele invoer vir ’n konvolusionele netwerk in te sluit, en die gebruik van ’n parralelle argitektuur. Die opsies het onderskeidelik absoluut gemiddelde persentasie-foute van 21.6 % en 23.5 % gelewer. Alhoewel hierdie resultate nie besonder akkuraat is nie, het die modelle wel bydrae van die Vaalrivier af relatief goed voorspel, en sal hulle prakties implimenteerbaar wees indien gepaste veiligheidsfaktore op die resultate toegepas word. Ons het gepoog om seisoenale invloed op stroomvloei te voorspel deur addisionele data as deel van die invoer te verskaf. Deur die tyd van die jaar en die verdampingmetings van ’n nabygeleë weerstasie as invoer in te sluit het die absoluut gemiddelde persentasie-foute tot 14.4 % en 14.8 %, onderskeidelik verminder (vanaf 18.4 % vir ’n model met geen seisoenale invoer nie). Ons het waargeneem dat die fout tussen die gemete en voorspelde vloei relatief konstant bly oor tyd en het daarom die foute wat in die onlangse verlede gemaak is, ingesluit in latere voorspellings. Hierdie addisionele invoer het die model se absoluut gemiddelde persentasie-fout verminder na 10.2 %, ’n beduidende verbetering op ander metodes.
Please refer to this item in SUNScholar by using the following persistent URL: http://hdl.handle.net/10019.1/105754
Masters Degrees (Applied Mathematics)