This paper describes a fuzzy rule-based approach applied for reconstruction of missing precipitation events. The working rules are formulated from a set of past observations using an adaptive algorithm. A case study is carried out using the data from three precipitation stations in northern Italy. The study evaluates the performance of this approach compared with an artificial neural network and a traditional statistical approach. The results indicate that, within the parameter sub-space where its rules are trained, the fuzzy rule-based model provided solutions with low mean square error between observations and predictions. The problems that have yet to be addressed are overfitting and applicability outside the range of training data. Résumé Cet article décrit l'application d'une approche basée sur la logique floue à la reconstitution d'événements de précipitation manquants. Le calage des règles d'inference est effectué à partir des observations passées au moyen d'un algorithme adaptatif. Une étude de cas a été effectuée sur des données provenant de trois stations pluviométriques du Nord de l'Italie. L'étude compare les performances de cette approche à celles d'un réseau de neurones artificiels et à une approche statistique classique. Les résultats indiquent que, dans le sous-espace de paramètres où le modèle est calé, le résidu aux moindres carrés entre les observations et les prévisions du modèle basé sur la logique floue est très faible. Les problèmes qui restent à examiner sont le surparamétrage et l'applicabilité du modèle au-delà de l'intervalle de variation des données ayant servi au calage.
Abebe et al. REF proposed a use of a fuzzy-rule-based model for substitution in missing rainfall data using data from neighboring stations.
Application of adaptive fuzzy rule-based models for reconstruction of missing precipitation events
Hydrological Sciences Journal
Geology