Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
GA
Gaye Aktürk
Author with expertise in Hydrological Modeling using Machine Learning Methods
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(0% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
5
/
i10-index:
2
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A novel metaheuristic optimization and soft computing techniques for improved hydrological drought forecasting

Okan KatipoÄŸlu et al.May 28, 2024
Drought is one of the costliest natural disasters worldwide and weakens countries economically by causing negative impacts on hydropower and agricultural production. Therefore, it is necessary to create drought risk management plans by monitoring and predicting droughts. Various drought indicators have been developed to monitor droughts. This study aims to forecast Streamflow Drought Index (SDI) values with various novel metaheuristic optimization-based Artificial Neural Network (ANN) and deep learning models to predict 1-month lead-time hydrological droughts on 1, 3, and 12-month time scales in the Konya closed basin, one of the driest basins in Turkey. To achieve this goal, the ANN model was integrated with the Firefly Algorithm (FFA), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques and compared against long short-term memory (LSTM) networks. While establishing the SDI prediction model, lag values exceeding the 95% confidence intervals in the partial autocorrelation function graphs were used. Model performance was evaluated according to scatter matrix, radar, time series, bee swarm graphs, and statistical performance metrics. As a result of the analysis, the PSO-ANN hybrid model with (R2:0.468-0.931) at station 1611 and the FFA-ANN hybrid model with (R2:0.443-0.916) at station 1612 generally have the highest accuracy.