Bücher von Sarmad Latif

Die Kontrolle und Bewirtschaftung von Wasserressourcen wird durch Dämme und Stauseen erheblich erleichtert, die der menschlichen Gesellschaft in vielerlei Hinsicht zugute kommen. Zu diesen Vorteilen gehören die Verbesserung der menschlichen Gesundheit, die Steigerung der Nahrungsmittelproduktion, der Zugang zu sauberem Wasser für den häuslichen und industriellen Gebrauch, das Wirtschaftswachstum, die Bewässerung, die Erzeugung von Wasserkraft und der Hochwasserschutz. Ein wichtiger nichttechnischer Schritt zur Überprüfung von Hochwasserschutzmaßnahmen und zur Verbesserung der Effizienz der Wasserversorgung ist die genaue Vorhersage des Zuflusses. Da der Zufluss der Haupteintrag in die Stauseen ist, kann eine genaue Zuflussvorhersage Empfehlungen für die Entwicklung und das Management von Stauseen geben. In dieser Studie soll verglichen werden, wie Deep-Learning-Algorithmen und herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens für die Vorhersage des Zuflusses von Stauseen eingesetzt werden. Das LSTM als effektives Deep-Learning-Modell übertraf andere herkömmliche Machine-Learning-Modelle bei der Vorhersage des Zuflusses von Lagerstätten. Die Ergebnisse der aktuellen Studie könnten für globale Wasserorganisationen sowie für den öffentlichen und privaten Wassersektor auf der ganzen Welt von direktem Interesse sein.

Kontrol' i uprawlenie wodnymi resursami w znachitel'noj stepeni obespechiwaetsq plotinami i wodohranilischami, kotorye prinosqt chelowecheskomu obschestwu mnogo pol'zy. Jeti blaga wklüchaüt uluchshenie zdorow'q lüdej, uwelichenie proizwodstwa produktow pitaniq, dostup k chistoj wode dlq bytowyh i promyshlennyh nuzhd, äkonomicheskij rost, irrigaciü, proizwodstwo gidroälektroänergii i bor'bu s nawodneniqmi. Vazhnym neinzhenernym shagom dlq prowerki mer po bor'be s nawodneniqmi i powysheniq äffektiwnosti wodosnabzheniq qwlqetsq tochnoe prognozirowanie pritoka. Krome togo, poskol'ku pritok qwlqetsq osnownym whodom w wodohranilischa, tochnoe prognozirowanie pritoka mozhet dat' rekomendacii po razwitiü i uprawleniü wodohranilischami. Cel' dannogo issledowaniq - srawnit' ispol'zowanie algoritmow glubokogo obucheniq i tradicionnyh algoritmow mashinnogo obucheniq dlq prognozirowaniq pritoka wody w wodohranilische. LSTM, kak äffektiwnaq model' glubokogo obucheniq, prewzoshla drugie tradicionnye modeli mashinnogo obucheniq w prognozirowanii pritoka wodohranilischa. Rezul'taty dannogo issledowaniq mogut predstawlqt' neposredstwennyj interes dlq global'nyh wodnyh organizacij, gosudarstwennogo i chastnogo sektorow wodnogo hozqjstwa po wsemu miru.

El control y la gestión de los recursos hídricos se ven muy favorecidos por las presas y embalses, que han beneficiado a las sociedades humanas de muchas maneras. Entre estos beneficios se incluyen la mejora de la salud humana, el aumento de la producción de alimentos, el acceso a agua limpia para uso doméstico e industrial, el crecimiento económico, la irrigación, la producción de energía hidroeléctrica y el control de las inundaciones. Un paso importante no relacionado con la ingeniería para verificar las medidas de control de las inundaciones y mejorar la eficiencia del suministro de agua es la previsión precisa de la afluencia. Además, dado que el caudal de entrada es la principal aportación a los embalses, una predicción precisa del caudal de entrada puede proporcionar recomendaciones para el desarrollo y la gestión de los embalses. El objetivo de este estudio es comparar cómo se utilizan los algoritmos de aprendizaje profundo y los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales para predecir el caudal de entrada a los embalses. LSTM, como modelo eficaz de aprendizaje profundo, superó a otros modelos convencionales de aprendizaje automático en la predicción de la afluencia de los embalses. Las conclusiones del presente estudio podrían ser de interés directo para las organizaciones mundiales del agua y los sectores público y privado del agua de todo el mundo.

O controlo e a gestão dos recursos hídricos são grandemente auxiliados por barragens e reservatórios, que têm beneficiado as sociedades humanas de muitas formas. Estes benefícios incluem a melhoria da saúde humana, o aumento da produção de alimentos, o acesso a água potável para uso doméstico e industrial, o crescimento económico, a irrigação, a produção de energia hidroelétrica e o controlo das cheias. Um passo importante, não relacionado com a engenharia, para verificar as medidas de controlo das cheias e melhorar a eficiência do abastecimento de água é a previsão exacta das afluências. Além disso, como o afluxo é a principal entrada nos reservatórios, uma previsão precisa do afluxo pode fornecer recomendações para o desenvolvimento e gestão dos reservatórios. O objetivo deste estudo é comparar a forma como os algoritmos de aprendizagem profunda e os algoritmos tradicionais de aprendizagem automática são utilizados na previsão do caudal dos reservatórios. O LSTM, como um modelo eficaz de aprendizagem profunda, superou outros modelos convencionais de aprendizagem automática na previsão do caudal do reservatório. Os resultados do presente estudo podem ser de interesse direto para organizações globais de água, sectores públicos e privados de água em todo o mundo.

Le contrôle et la gestion des ressources en eau sont grandement facilités par les barrages et les réservoirs, qui ont profité aux sociétés humaines de nombreuses façons. Ces avantages comprennent l'amélioration de la santé humaine, l'augmentation de la production alimentaire, l'accès à l'eau propre pour les usages domestiques et industriels, la croissance économique, l'irrigation, la production d'énergie hydroélectrique et la lutte contre les inondations. Une étape importante, qui ne relève pas de l'ingénierie, pour vérifier les mesures de lutte contre les inondations et améliorer l'efficacité de l'approvisionnement en eau est la prévision précise des apports. En outre, le débit entrant étant le principal intrant dans les réservoirs, une prévision précise du débit entrant peut fournir des recommandations pour le développement et la gestion des réservoirs. L'objectif de cette étude est de comparer la manière dont les algorithmes d'apprentissage profond et les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique sont utilisés pour la prévision des débits entrants dans les réservoirs. LSTM, en tant que modèle d'apprentissage profond efficace, a surpassé les autres modèles d'apprentissage automatique conventionnels dans la prévision du débit des réservoirs. Les résultats de cette étude pourraient présenter un intérêt direct pour les organisations mondiales de l'eau et les secteurs publics et privés de l'eau dans le monde entier.

The control and management of water resources is greatly aided by dams and reservoirs, which have benefited human societies in many ways. These benefits include enhanced human health, increased food production, access to clean water for domestic and industrial use, economic growth, irrigation, the production of hydropower, and flood control. An important non-engineering step to verify flood-control measures and improve water supply efficiency is accurate inflow forecasting. Furthermore, as inflow is the primary input into reservoirs, precise inflow prediction can provide recommendations for reservoir development and management. The purpose of this study is to compare how deep learning algorithms and traditional machine learning algorithms are used to reservoir inflow prediction. LSTM, as an effective deep learning model, outperformed other conventional machine learning models in forecasting reservoir inflow. The findings of the current study could be in direct interest for global water organizations, public and private water sectors around the world.