ティティカカ湖はペルーとボリビアの国境に位置し、世界で最も高い航行可能な湖であり、ペルーとボリビア、そしてアンデス地域全体にとって重要な環境的、文化的、社会的、経済的意義を持っています。本研究では、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRUを含む再帰型ニューラルネットワークに基づいたさまざまな人工知能モデルを分析し、ティティカカ湖の水位を予測します。データ拡張は、歴史的記録を豊かにし、モデル予測の質を向上させます。予測の精度は重要であり、適切な水資源管理、地域の安全、エコシステムの保護に寄与します。実験結果は、すべての実装されたモデルがデータ拡張の恩恵を受けていることを示しており、文献に報告されたモデルを上回っています。特にGRUは予測精度が最も高く、最良のRMSEは0.0182 m、R²は0.9986を達成しており、LSTM、BiLSTM、BiGRUを上回っています。
Flores et al. (Fri,) はこの問題を研究しました。