Elahe Zamani

A hidroinform tica deriva do nome hydro (que significa gua) e informatics (que significa informa o) e inclui a informa o e todos os desenvolvimentos efectuados no dom nio da informa o, da comunica o e das tecnologias actuais. A hidroinform tica um tipo de tecnologia que utiliza outras tecnologias, ci ncias e conhecimentos para produzir novos conhecimentos no dom nio da gua. A hidroinform tica deriva do nome hydro, que significa gua, e informatics, que significa informa o, e inclui a informa o e todos os desenvolvimentos efectuados no dom nio da informa o, da comunica o e das tecnologias actuais. A hidroinform tica o nome de um novo m todo de utiliza o do conhecimento no mundo da gua. De facto, a hidroinform tica um tipo de tecnologia que utiliza outras tecnologias, ci ncias e conhecimentos para produzir novos conhecimentos no dom nio da gua. As duas principais vias de progresso desta ci ncia s o a extra o de informa o para descobrir o conhecimento e a gest o do conhecimento. A primeira desempenha o papel de transformar os m todos de produ o, exposi o, apresenta o e aplica o da ci ncia. A gest o da ci ncia inclui tamb m todas as formas e m todos atrav s dos quais um conjunto de conhecimentos preparado para consumo.

L'idroinformatica deriva dal nome hydro (che significa acqua) e informatics (che significa informazione) e comprende le informazioni e tutti gli sviluppi realizzati nel campo dell'informazione, della comunicazione e delle tecnologie odierne. L'idroinformatica un tipo di tecnologia che utilizza altre tecnologie, scienze e conoscenze per produrre nuove conoscenze nel campo dell'acqua. L'idroinformatica deriva dal nome hydro, che significa acqua, e informatics, che significa informazione, e comprende l'informazione e tutti gli sviluppi realizzati nel campo dell'informazione, della comunicazione e delle tecnologie odierne. L'idroinformatica il nome di un nuovo metodo di utilizzo della conoscenza nel mondo dell'acqua. L'idroinformatica infatti un tipo di tecnologia che utilizza altre tecnologie, scienze e conoscenze per produrre nuove conoscenze nel campo dell'acqua. I due principali percorsi di progresso di questa scienza sono l'estrazione di informazioni per scoprire la conoscenza e la gestione della conoscenza. La prima ha il ruolo di trasformare i metodi di produzione, visualizzazione, presentazione e applicazione della scienza. La gestione della scienza comprende anche tutti i modi e i metodi con cui un insieme di conoscenze viene preparato per il consumo.

Der Begriff Hydroinformatik leitet sich von den Begriffen Hydro (Wasser) und Informatik (Information) ab und umfasst die Information und alle Entwicklungen im Bereich der Information, der Kommunikation und der heutigen Technologien. Die Hydroinformatik ist eine Technologie, die andere Technologien, Wissenschaften und Kenntnisse nutzt, um neue Erkenntnisse im Bereich des Wassers zu gewinnen. Die Bezeichnung Hydroinformatik leitet sich von den Begriffen Hydro (Wasser) und Informatik (Information) ab und umfasst die Information und alle Entwicklungen auf dem Gebiet der Information, der Kommunikation und der heutigen Technologien. Hydroinformatik ist die Bezeichnung f r eine neue Methode zur Nutzung von Wissen in der Welt des Wassers. In der Tat ist die Hydroinformatik eine Art von Technologie, die andere Technologien, Wissenschaften und Kenntnisse nutzt, um neues Wissen im Bereich des Wassers zu schaffen. Die beiden Hauptwege des Fortschritts dieser Wissenschaft sind die Informationsextraktion zur Entdeckung von Wissen und das Wissensmanagement. Ersteres hat die Aufgabe, die Methoden der Produktion, Darstellung, Pr sentation und Anwendung von Wissenschaft zu ver ndern. Das Wissenschaftsmanagement umfasst auch alle Wege und Methoden, mit denen ein Wissensbestand f r den Verbrauch aufbereitet wird.

L'hydro-informatique est d riv e du nom hydro (qui signifie eau) et informatics (qui signifie information) et comprend l'information et tous les d veloppements r alis s dans le domaine de l'information, de la communication et des technologies d'aujourd'hui. L'hydro-informatique est un type de technologie qui utilise d'autres technologies, sciences et connaissances pour produire de nouvelles connaissances dans le domaine de l'eau. L'hydro-informatique est d riv e du nom hydro, qui signifie eau, et informatics, qui signifie information, et comprend l'information et tous les d veloppements r alis s dans le domaine de l'information, de la communication et des technologies d'aujourd'hui. L'hydro-informatique est le nom d'une nouvelle m thode d'utilisation des connaissances dans le monde de l'eau. En fait, l'hydro-informatique est un type de technologie qui utilise d'autres technologies, sciences et connaissances pour produire de nouvelles connaissances dans le domaine de l'eau. Les deux principales voies de progr s de cette science sont l'extraction d'informations pour d couvrir des connaissances et la gestion des connaissances. La premi re joue le r le de transformation des m thodes de production, d'affichage, de pr sentation et d'application de la science. La gestion de la science comprend galement tous les moyens et m thodes par lesquels un ensemble de connaissances est pr par pour la consommation.

Hydroinformatics is derived from the name hydro (meaning water) and informatics (meaning information) and includes information and all the developments made in the field of information, communication and today's technologies. Hydroinformatics is a type of technology that uses other technologies, sciences and knowledge to produce new knowledge in the field of water. Hydro informatics is derived from the name hydro, which means water, and informatics, which means information, and includes information and all the developments made in the field of information, communication and today's technologies. Hydroinformatics is the name of a new method of using knowledge in the world of water. In fact, hydroinformatics is a type of technology that uses other technologies, sciences and knowledge to produce new knowledge in the field of water. The two main paths of progress of this science are information extraction to discover knowledge and knowledge management. The first one plays the role of transforming the methods of production, display, presentation and application of science. Science management also includes all the ways and methods in which a set of knowledge is prepared for consumption.

As previs es de eventos futuros s o necess rias em muitas das actividades associadas ao planeamento e funcionamento dos componentes de um sistema de recursos h dricos. Para a componente hidrol gica, h necessidade de previs es a curto e longo prazo de s ries cronol gicas hidrol gicas, a fim de optimizar o sistema ou de planear a expans o ou redu o futura. Isto apresenta a compara o de diferentes t cnicas de rede neural artificial (ANN) em previs es de fluxo di rio cont nuo e intermitente a curto prazo e previs o di ria de sedimentos suspensos. Tr s t cnicas diferentes de ANN, nomeadamente, propaga o de avan o e retrocesso (FFBP), redes neurais de regress o generalizada (GRNN) e redes neurais radiais baseadas em fun es (RBF) s o aplicadas aos dados hidrol gicos. Em geral, o desempenho de previs o das t cnicas ANN considerado superior aos outros m todos estat sticos e estoc sticos convencionais em termos dos crit rios de desempenho seleccionados.

Les pr visions d' v nements futurs sont n cessaires dans de nombreuses activit s associ es la planification et l'exploitation des composantes d'un syst me de ressources en eau. Pour la composante hydrologique, il est n cessaire de disposer de pr visions court et long terme des s ries temporelles hydrologiques afin d'optimiser le syst me ou de planifier une expansion ou une r duction future. Ce document pr sente la comparaison de diff rentes techniques de r seaux neuronaux artificiels (RNA) pour la pr vision court terme des d bits journaliers continus et intermittents et la pr vision des s diments en suspension journaliers. Trois techniques ANN diff rentes, savoir la r tropropagation par avance (FFBP), les r seaux neuronaux r gression g n ralis e (GRNN) et les r seaux neuronaux base de fonctions radiales (RBF), sont appliqu es aux donn es hydrologiques. En g n ral, les performances de pr vision des techniques ANN sont sup rieures celles des autres m thodes statistiques et stochastiques conventionnelles en termes de crit res de performance s lectionn s.

Prognosen zuk nftiger Ereignisse sind f r viele der Aktivit ten erforderlich, die mit der Planung und dem Betrieb der Komponenten eines Wasserressourcensystems verbunden sind. F r die hydrologische Komponente werden sowohl kurz- als auch langfristige Vorhersagen hydrologischer Zeitreihen ben tigt, um das System zu optimieren oder eine zuk nftige Erweiterung oder Reduzierung zu planen. In diesem Beitrag werden verschiedene Techniken k nstlicher neuronaler Netze (ANN) f r kurzfristige kontinuierliche und intermittierende t gliche Abflussvorhersagen und t gliche Vorhersagen von Schwebstoffen verglichen. Drei verschiedene ANN-Techniken, n mlich Feed Forward Back Propagation (FFBP), Generalized Regression Neural Networks (GRNN) und Radial Basis Function-based Neural Networks (RBF) werden auf die hydrologischen Daten angewendet. Im Allgemeinen wird festgestellt, dass die Vorhersageleistung der ANN-Techniken den anderen konventionellen statistischen und stochastischen Methoden in Bezug auf die ausgew hlten Leistungskriterien berlegen ist.

Le previsioni di eventi futuri sono necessarie in molte attivit associate alla pianificazione e al funzionamento dei componenti di un sistema di risorse idriche. Per la componente idrologica, sono necessarie previsioni a breve e lungo termine delle serie temporali idrologiche per ottimizzare il sistema o per pianificare una futura espansione o riduzione. In questa sede viene presentato il confronto tra diverse tecniche di reti neurali artificiali (RNA) per la previsione a breve termine della portata giornaliera continua e intermittente e per la previsione dei sedimenti sospesi giornalieri. Ai dati idrologici sono state applicate tre diverse tecniche ANN, ovvero la feed forward back propagation (FFBP), le reti neurali a regressione generalizzata (GRNN) e le reti neurali basate su funzioni radiali (RBF). In generale, le prestazioni previsionali delle tecniche ANN sono risultate superiori agli altri metodi statistici e stocastici convenzionali in termini di criteri di prestazione selezionati.

Forecasts of future events are required in many of the activities associated with the planning and operation of the components of a water resource system. For the hydrologic component, there is a need for both short and long-term forecasts of hydrologic time series in order to optimize the system or to plan for future expansion or reduction. This presents the comparison of different artificial neural network (ANN) techniques in short-term continuous and intermittent daily streamflow forecasting and daily suspended sediment forecasting. Three different ANN techniques, namely, feed forward back propagation (FFBP), generalized regression neural networks (GRNN) and radial basis function-based neural networks (RBF) are applied to the hydrologic data. In general, the forecasting performance of ANN techniques is found to be superior to the other conventional statistical and stochastic methods in terms of the selected performance criteria.