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摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,
使用Python教学大纲的机器学习
数据科学和人工智能依靠机器学习为基础，而Python是首选的编程语言。本课程提供了使用Python进行机器学习的动手培训，涵盖了受监督和无监督的学习，统计建模以及各种算法和模型的基础。学生将探索机器学习及其对社会的影响的现实应用。课程亮点包括： *监督与无监督的学习：了解这两种方法之间的差异 *统计建模和机器学习：它们如何相互关系：流行算法 *流行算法：分类，回归，聚类，尺寸还原，尺寸还原 *流行模型：火车/测试分裂，root平均误差，root平均正方形，随机森林，五个模型 监督与无监督的学习2。 有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。 监督学习II（回归算法，模型评估）4。 无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。 Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。监督与无监督的学习2。有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。监督学习II（回归算法，模型评估）4。无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。Machine Learning Course Overview ------------------------------- This course provides an introduction to machine learning using the Python programming language, covering supervised and unsupervised learning, deep learning, image processing, and generative adversarial networks.该课程是为没有事先编程或计算机科学背景的个人而设计的，专注于实际应用和技术，而不是统计方法。Key Topics ------------ * Machine learning fundamentals * Supervised and unsupervised learning techniques * Deep learning concepts * Image processing and generative adversarial networks * Scikit-learn toolkit introduction * Clustering and dimensionality reduction * Model evaluation, tuning, and practical projects in Jupyter Notebooks Course Requirements ------------------- The course is open to anyone interested in learning Python programming and machine learning.建议在Python中介绍数据科学并在Python中进行绘图，图表和数据表示。目标------------ *学习受监督和无监督技术之间的差异 *确定适合特定数据集的技术和需求 *工程师的功能 *以满足特定需求 *编写Python代码以进行分析 *获得分析的实践经验 *通过Scikit-Leartor和其他图书馆在此课程中，与他们最终的py newers a Outs Authers Pys Outs Angine conguts of Scikit-Leargie nocal of Machine conform n of Machine conform n of Machige a Grachips Py Accorment Py newers nocal of Py noce py，该领域的从业者。立即开始您的机器学习冒险，并通过获取雇主大声疾呼的技能来增强您的简历。今天就注册以在就业市场上获得竞争优势！