Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm
This study presents the development and testing of a computational algorithm based on ensemble learning of artificial neural networks for predicting the empirical hydraulic resistance coefficient known as the Chézy roughness coefficient in open channels. The input data for the model include hydrolog...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://es-journal.in.ua/article/view/351693 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Environmental safety and natural resources |
Institution
Environmental safety and natural resources| _version_ | 1856543188115783680 |
|---|---|
| author | Khodnevych, Yaroslav Korbutiak, Vasyl |
| author_facet | Khodnevych, Yaroslav Korbutiak, Vasyl |
| author_sort | Khodnevych, Yaroslav |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-02-05T18:53:19Z |
| description | This study presents the development and testing of a computational algorithm based on ensemble learning of artificial neural networks for predicting the empirical hydraulic resistance coefficient known as the Chézy roughness coefficient in open channels. The input data for the model include hydrological and hydro-morphological characteristics of the channel: average flow width and depth, hydraulic radius, discharge or flow velocity, water surface slope, bed roughness, and other parameters influencing flow resistance. The target variable is the Chézy coefficient, which must be determined with high accuracy. Ensemble learning methods are based on the principle of combining the predictions of several individual models to obtain a more reliable and accurate result.This study introduces an ensemble approach using artificial neural networks for estimating the Chézy roughness coefficient. It expands upon previous research focused on empirical estimation of the Chézy coefficient through neural networks, which involved the review of existing computational methods, refinement of input parameters, and the design of a base model with enhanced architectural complexity. The ensemble was implemented, trained, and evaluated using Python programming tools.A general ensemble model consisting of three homogeneous fully connected neural networks is proposed. An algorithm for distributing data among ensemble models is proposed. Training subsets for each neural network in the ensemble are formed using the Bagging method (Bootstrap Aggregating). A training algorithm for the ensemble is developed, where each neural network is trained in parallel on its bootstrap sample using the backpropagation method. A forecasting algorithm using the trained ensemble is also proposed. Prediction of the empirical Chezy coefficient for new, unseen data is performed by aggregating forecasts from all neural networks, incorporating an inverse problem approach. The implementation of training and prediction algorithms is presented in Python.For testing the proposed computational algorithm, field hydrological and hydro-morphological data from specific sections of the mountain rivers Tysa, Teresva, Latorytsia, Opir, Rika, and Chornyi Cheremosh were used. The testing procedure involved comparing observed and predicted flow discharges. Performance metrics such as absolute error and Nash–Sutcliffe efficiency coefficient were used to assess model effectiveness. The proposed ensemble model demonstrated higher accuracy and greater prediction stability compared to individual neural networks, confirming a typical advantage of the Bagging method. |
| first_indexed | 2026-02-08T07:59:15Z |
| format | Article |
| id | es-journalinua-article-351693 |
| institution | Environmental safety and natural resources |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-02-08T07:59:15Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Kyiv National University of Construction and Architecture |
| record_format | ojs |
| spelling | es-journalinua-article-3516932026-02-05T18:53:19Z Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm Прогнозування коефіцієнта гідравлічного опору за допомогою алгоритму ансамблевої нейронної мережі Khodnevych, Yaroslav Korbutiak, Vasyl ансамблеве навчання штучні нейронні мережі метод беггінг прогнозування коефіцієнт шорсткості Шезі Python ensemble learning artificial neural networks bagging method prediction the Chézy roughness coefficient Python This study presents the development and testing of a computational algorithm based on ensemble learning of artificial neural networks for predicting the empirical hydraulic resistance coefficient known as the Chézy roughness coefficient in open channels. The input data for the model include hydrological and hydro-morphological characteristics of the channel: average flow width and depth, hydraulic radius, discharge or flow velocity, water surface slope, bed roughness, and other parameters influencing flow resistance. The target variable is the Chézy coefficient, which must be determined with high accuracy. Ensemble learning methods are based on the principle of combining the predictions of several individual models to obtain a more reliable and accurate result.This study introduces an ensemble approach using artificial neural networks for estimating the Chézy roughness coefficient. It expands upon previous research focused on empirical estimation of the Chézy coefficient through neural networks, which involved the review of existing computational methods, refinement of input parameters, and the design of a base model with enhanced architectural complexity. The ensemble was implemented, trained, and evaluated using Python programming tools.A general ensemble model consisting of three homogeneous fully connected neural networks is proposed. An algorithm for distributing data among ensemble models is proposed. Training subsets for each neural network in the ensemble are formed using the Bagging method (Bootstrap Aggregating). A training algorithm for the ensemble is developed, where each neural network is trained in parallel on its bootstrap sample using the backpropagation method. A forecasting algorithm using the trained ensemble is also proposed. Prediction of the empirical Chezy coefficient for new, unseen data is performed by aggregating forecasts from all neural networks, incorporating an inverse problem approach. The implementation of training and prediction algorithms is presented in Python.For testing the proposed computational algorithm, field hydrological and hydro-morphological data from specific sections of the mountain rivers Tysa, Teresva, Latorytsia, Opir, Rika, and Chornyi Cheremosh were used. The testing procedure involved comparing observed and predicted flow discharges. Performance metrics such as absolute error and Nash–Sutcliffe efficiency coefficient were used to assess model effectiveness. The proposed ensemble model demonstrated higher accuracy and greater prediction stability compared to individual neural networks, confirming a typical advantage of the Bagging method. У цьому дослідженні представлено розробку та тестування обчислювального алгоритму, заснованого на ансамблевому навчанні штучних нейронних мереж, для прогнозування емпіричного коефіцієнта гідравлічного опору у відкритих руслах річок, відомого як коефіцієнт шорсткості Шезі. Вхідними даними для моделі є гідрологічні та гідроморфологічні характеристики русла: середні ширина та глибина потоку, гідравлічний радіус, витрата води або швидкість потоку, ухил поверхні води, шорсткість дна та інші параметри, що впливають на опір потоку. Цільовою змінною є коефіцієнт Шезі, який потрібно визначити з високою точністю. Ансамблеві методи навчання ґрунтуються на принципі об’єднання прогнозів декількох індивідуальних моделей для отримання більш надійного і точного результату обчислень.Це дослідження пропонує ансамблевий підхід та розширює попередні дослідження, зосереджені на емпіричній оцінці коефіцієнта Шезі за допомогою нейронних мереж, які включали огляд існуючих обчислювальних методів, уточнення необхідних наборів даних, розробку базової моделі з врахуванням ускладнення архітектури нейронної мережі. Для побудови, навчання і тестування ансамблю нейронних мереж використані інструменти програмування Python.Запропоновано загальну модель ансамблю, що складається з трьох однорідних повно-зв'язних нейронних мереж. Запропоновано алгоритм розподілу даних між моделями ансамблю. Формування навчальних вибірок для кожної нейронної мережі ансамблю здійснюється на основі методу беггінгу (Bagging). Запропоновано алгоритм навчання ансамблю нейронних мереж. Кожна нейронна мережа в ансамблі навчається паралельно на своїй bootstrap-вибірці за допомогою методу зворотного поширення похибки. Запропоновано алгоритм прогнозування за допомогою навченого ансамблю моделей. Прогнозування емпіричного коефіцієнта Шезі для нових, невідомих даних здійснюється шляхом агрегування прогнозів від усіх моделей нейронних мереж на основі вирішення зворотної задачі. Представлено реалізацію алгоритмів навчання та прогнозування в Python.Для апробації запропонованого обчислювального алгоритму використовуються польові гідрологічні та гідроморфологічні дані, що стосуються окремих ділянок гірських річок Тиса, Тересва, Латориця, Опір, Ріка, Чорний Черемош. Процедура тестування ансамблю нейронних мереж полягала у порівнянні спостережуваних і прогнозованих витрат води. Для кількісної оцінки ефективності моделі використані такі метрики, як абсолютна похибка та коефіцієнт Неша-Саткліффа. Показано, що запропонована ансамблева модель демонструє кращу точність та стабільність прогнозів порівняно з індивідуальними нейронними мережами, що є типовою перевагою методу беггінгу (Bagging). Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-12-22 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/351693 10.32347/2411-4049.2025.4.154-173 Environmental safety and natural resources; Vol. 56 No. 4 (2025): Environmental safety and natural resources; 154-173 Екологічна безпека та природокористування; Том 56 № 4 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 154-173 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.4 uk https://es-journal.in.ua/article/view/351693/338702 Copyright (c) 2026 Я.В. Ходневич, В.М. Корбутяк http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | ensemble learning artificial neural networks bagging method prediction the Chézy roughness coefficient Python Khodnevych, Yaroslav Korbutiak, Vasyl Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title | Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title_alt | Прогнозування коефіцієнта гідравлічного опору за допомогою алгоритму ансамблевої нейронної мережі |
| title_full | Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title_fullStr | Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title_full_unstemmed | Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title_short | Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| title_sort | prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm |
| topic | ensemble learning artificial neural networks bagging method prediction the Chézy roughness coefficient Python |
| topic_facet | ансамблеве навчання штучні нейронні мережі метод беггінг прогнозування коефіцієнт шорсткості Шезі Python ensemble learning artificial neural networks bagging method prediction the Chézy roughness coefficient Python |
| url | https://es-journal.in.ua/article/view/351693 |
| work_keys_str_mv | AT khodnevychyaroslav predictionofhydraulicresistancecoefficientusinganensembleneuralnetworkalgorithm AT korbutiakvasyl predictionofhydraulicresistancecoefficientusinganensembleneuralnetworkalgorithm AT khodnevychyaroslav prognozuvannâkoefícíêntagídravlíčnogooporuzadopomogoûalgoritmuansamblevoínejronnoímereží AT korbutiakvasyl prognozuvannâkoefícíêntagídravlíčnogooporuzadopomogoûalgoritmuansamblevoínejronnoímereží |