T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   202 5 ,   p p .   1 66 ~1 74   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 2 3 i 1 . 26170           166     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   Ra infall predi ctio n using  suppo rt  vector reg ress io n   i n  Udupi   regi o n K a rna ta k a ,  India       K rish na m u rt hy   Na y a k 1 ,   Su m u kh a   K   Na y a k 2 ,  S up re et ha   B a la v a lik a r  Sh iv a ra m a 1   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   M a n i p a l   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   M a n i p a l   A c a d e m y   o f   H i g h e r   Ed u c a t i o n ,   M a n i p a l ,   I n d i a   2 B i r l a   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y   &   S c i e n c e ,   P i l a n i   C a m p u s ,   P i l a n i ,   R a j a st a n ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 8 ,  2 0 2 4   R ev i s ed   Oct  2 5 ,  2 0 2 4   A cc ep ted   No v   2 6 ,  2024       T h e   h y d ro m a ter e o lo g ica l   p ro c e ss e s  a re   e x a m in e d   th ro u g h   a n a l y sis  o f   tem p o ra l  ra in f a ll   v a riab il it y .   In d ia  is  a n   a g ricu lt u ra l  lan d   a n d   it s  e c o n o m y   is  m a in ly   d e p e n d e n t  o n   ti m e l y   r a in s  to   p ro d u c e   g o o d   h a rv e st.  T h e   a m o u n t  o f   ra in f a ll   v a ries   w it h   re g io n a l  a n d   tem p o ra l  v a riatio n   i n   d ist ri b u ti o n .   T h e   p re se n t   re se a rc h   h a s  b e e n   c o n d u c ted   t o   p re d ict  th e   tem p o ra l  v a riatio n s  i n   ra in f a ll   in   Ud u p i  d istri c t,   Ka rn a tak a ,   In d ia  u sin g   su p p o rt  v e c to r  re g re ss io n   (S V R)  m o d e l   a n d   t o   v a li d a te   th e   f in d in g s  u sin g   a c tu a l  ra in f a ll   re c o rd s.   T h e   d a t a   h a s  b e e n   c o ll e c ted   f ro m   th e   sta ti stica l  d e p a rtm e n t,   Ud u p i  d istri c t ,   G o v e r n m e n t  o f   Ka rn a tak a ,   In d ia.  T h e   p re d icti o n   a c c u ra c y   o f   S V R  b a se d   ra in f a ll   p re d ictio n   m o d e l  d e p e n d s  o n   t u n i n g   o f   a lg o rit h m ic - b a se d   p a ra m e ters .   T h e   p a ra m e ter  o p ti m iza ti o n   is  p e rf o rm e d   u sin g   g rid   s e a rc h   to   se lec t  th e   o p ti m a l  v a lu e s  o f  h y p e rp a ra m e t e rs.  T h e   a n a l y sis  wa s  p e rf o rm e d   f o r  th e   y e a r  2 0 1 8   b a se d   o n   t h e   train in g   d a tas e t  f ro m   2 0 0 0 - 2 0 1 7 .   I t  is  o b se rv e d   t h a t  t h e re   is  a   d e c re a sin g   tren d   in   to tal  a n n u a l  ra in f a ll   in   2 0 1 8   a n d   it   is  c o n c l u d e d   th a t  th e   a v e ra g e   y e a rl y   ra in f a ll   h a s  d e c li n e d   d u rin g   t h e   y e a rs  2 0 1 8   a n d   2 0 1 9 .   T h e   ra in f a ll   p re d icte d   re su lt s  w e re   v a li d a ted   w it h   a c tu a l   re c o rd s.   T h e   S V R   b a se d   ra in f a ll   p re d ictio n   m o d e l  w il l  p re d icts  th e   ra in f a ll   a c c u ra tel y   f o r  a p p li c a ti o n   i n   a g ricu lt u ra l   se c to r.   K ey w o r d s :   C en tr al  g r o u n d   w ater   b o ar d   H y p er p ar am e ter s   P r ed ictio n   ac cu r ac y   R o o t  m ea n   s q u ar ed   er r o r   Su p p o r t v ec to r   r eg r ess io n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Su p r ee th a  B alav a lik ar   S h i v ar a m a   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   E n g i n ee r in g     Ma n ip al  I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y ,   Ma n ip al  A ca d e m y   o f   Hi g h er   E d u ca tio n   Ma n ip al,   5 7 6 1 0 4 ,   I n d ia    E m ail: s u p r ee th a. b s @ m a n ip al. ed u       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  tr o p ical  r eg io n   lik e  I n d ia,   th e  w ea th er   p r ed ictio n   is   m o r e  ch allen g i n g   d u e  to   its   n ea r n ess   to   th e   eq u ato r   ca u s in g   tu r b u le n t  an d   h ig h l y   v ar iab le  w ea th er   [ 1 ] .   A d v an ce m e n t  in   m o d er n   en v i r o n m e n tal  s cien ce   to o ls   s u ch   as  r ad ar   an d   c o m p u ter   m o d els  h av e  i n cr ea s ed   th e  ab ilit y   o f   m eteo r o lo g i s t  to   f o r ec ast  th e  w ea t h er   w it h   h i g h   ac c u r ac y .   T h e  n u m e r ical  w ea th er   p r ed ictio n   ( NW P )   m o d els  ar e   h i g h - r e s o lu tio n   m o d el s   d e m o n s tr at e   co n tin u ed   i m p r o v e m e n ts   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   T h er ef o r e,   f o r ec asti n g   u s in g   th e s e  NW P   m o d els  w ill  al w a y s   h a v e  s o m e   u n ce r tai n t y   [ 4 ] .   C u r r en tl y   th e  Natu r al  W ea th er   Scien ce   C o m m ittee  is   s ea r ch in g   f o r   th e  alter n ativ e  m eth o d s   to   NW P   m o d els  in   w h ic h   f o r ec a s tin g   ac cu r ac y   i s   s till   6 0 - 7 0 %   ev en   af ter   th e  i n tr o d u ctio n   o f   h ig h - p er f o r m a n ce   co m p u ti n g   f ac ilit y   [ 5 ] - [ 7 ] .   T h e  o b s er v atio n al  ap p r o ac h es  f o cu s   w it h   at m o s p h er ic  ch an g es   an d   f ea tu r es  in   t h e   s k y   li k e  clo u d   f o r m atio n ,   b io lo g ical,   an d   p h en o lo g ical  in d i ca to r s   w h ic h   ar e  p o in ted   o u t  b y   Gad g i l  et  a l.   [ 8 ]  s tate  th e  i m p o r tan t  p ar a m eter s   n ee d   to   b e  m o n i to r ed   o n   tim e  s ca le s   o f   w ee k s   ap ar t  f r o m   p r io r   to   m o n s o o n   p er io d   b u t  also   th e  ev o lu tio n   o f   th e  m o n s o o n   i n   th e  m o n t h   o f   J u n e.   Kan a n i  an d   P astak ita  [ 9 ]   s tated   th at  th er e  is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         R a in fa ll p r ed ictio n   u s in g   s u p p o r t v ec to r   r eg r es s io n   in   Ud u p i   r eg io n   K a r n a ta ka ,   …   ( K r i s h n a mu r th y  N a ya k )   167   a  n ee d   to   v alid ate  em p ir ical  wea th er   f o r ec asti n g   m o d el s   u s in g   latest  m ac h i n e  lear n i n g   m ec h an i s m s   f o r   r ain f all   p r e d ictio n   in   th e  f u tu r e.   T h e  W o r l d   Hea lth   Or g a n i z atio n   ( W HO)   h ad   an n o u n ce d   th at  b y   2 0 2 8   th e  f u t u r e  w ar   w o u ld   b e  o n   w ater   r eso u r ce s   d u e  to   th e  s ca r cit y   o f   d r in k i n g   w ater   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   T h ese  n u m er ical  m o d el s   ar e  f o u n d   to   b e  ac cu r ate  in   th e  ca lc u latio n   b u t  le s s   e f f icie n t  to   p r ed ict  ir r eg u lar l y   v ar y i n g   p atter n s   o f   d ata.   T h e  r ec en t  g r o u n d - w ater   le v el   f o r ec asti n g   m o d el s   u s i n g   a  d ata - d r iv e n   ap p r o ac h   ar e  a d o p ted   f o r   co llectin g   q u an titati v e  h is to r ical  d ata  to   f o r ec asti n g   f u tu r e  tr en d s .   A   d ata  d r iv en   m o d els  h a v e  b ee n   ex t e n s i v el y   u s ed   b y   h y d r o lo g is t s   m o s tl y   i n   m o d eli n g   o f   t h e  r ain f a ll - r u n o f f   p r o ce s s   an d   m a n y   r ese ar ch er s   h av e  m ad e  ef f o r ts   to   ex p lo r e  d if f er en t  s o f t  co m p u ti n g - b ased   p r ed ictio n   m o d el s .   A r tif ic ial  n e u r al  n et wo r k s   ( A N N) ,   f u zz y   lo g ic,   a n d   r eg r ess io n   ar e  th e  m at h e m atic al  ap p r o ac h es  u s ed   in   th e s e  m o d els.  J a i n   an d   Srin i v asal u   [ 1 2 ]   p r o p o s ed   A NN  b ased   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el  an d   p r e d icted   r ain f all   w it h   lar g e  d ataset.   T h er ef o r e,   th ese  co m p lex i ties   r es u lt  i n   u n ce r tai n tie s   an d   r es u lt s   ar e  n o t  s tab le  [ 1 3 ] - [ 1 5 ] .  Su p r ee th a  et  a l.   [ 1 6 ]   u s ed   s w a r m   in telli g e n ce   as  an   alter n ati v e  o p ti m is at io n   m et h o d o lo g y   f o r   tr ain in g   A NN  to   a c h ie v e   a   m o r e   s t a b l e   an d   ef f i ci e n t   r e s u lt .   Su p r e e th a   e t   a l .   [ 1 7 ]   i n v es t ig a te d   r e c u r r en t   n eu r a l   n e tw o r k   ( R NN )   l o n g   s h o r t   t e r m   m em o r y   ( L S T M )   t o   f o r e c as t   t im e   s e r i es   d a t a .   T h e   R N N   s u f f e r s   f r o m   t h e   p r o b l em   o f   v a n i s h i n g   g r a d i en ts   w h ic h   c an   m ak e   i t   d if f i cu l t   t o   tr a i n   t h e   n e tw o r k   ef f i ci en cy .   T h ey   u s e d   h y b r i d   a p p r o a ch   t o   r eso l v e   th e   i s s u e .     I n   o r d er   to   im p r o v e  t h e  g e n er a lizatio n   ca p ab ilit y ,   i n   th e  c u r r en t   s t u d y   s u p p o r t  v ec to r   r eg r ess io n   ( SVR )   b ased   r ain f a ll  p r ed ictio n   m o d el  is   p r o p o s ed .   P r ev io u s   s tu d i es  h a v e  s h o w n   t h at   d ata  d r iv e n   ap p r o ac h es  h av e   g o o d   ca p ab ilit ies  to   f o r ec ast  p r ec ip itatio n   [ 1 8 ] - [ 2 3 ] .   M o s t  o f   th e  p r ev io u s   s t u d ies  o n   r ain f all  p r ed ictio n   d esc r ib ed   s o f t  co m p u ti n g - b ase d   r ain f all  p r ed ictio n   u s in g   h i s t o r ical  r ain f all  d ata;  th er e f o r e,   th is   h as  b ee n   p r o v en   th e  m o s t  s i g n i f ica n t  f ac to r   in   r ain f al l  p r ed ictio n   [ 2 4 ] - [2 5 ] .   T h e  av ailab ilit y   a n d   u tili za ti o n   o f   g r o u n d w ater   r eso u r ce s   is   as  s h o w n   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   I llu s tr atio n   o f   u t iliza tio n   o f   g r o u n d w ater   r eso u r ce s       As  p er   th e  a s s es s m en t   r ep o r t  o f   d y n a m ic   g r o u n d w ater   r eso u r ce s   2 0 1 7 ,   th e  to tal  an n u al  r e p len is h ab le  g r o u n d w ater   r eso u r ce s   f o r   th e  en tire   co u n tr y   h a v e  b ee n   ass es s ed   [ 26 ] - [ 29 ].   T h e  g r o u n d w ater   d y n a m ic s   in   Kar n atak a,   t h er e  is   m ar g in al  d ec r ea s e  in   an n u al  g r o u n d w ater   r ec h ar g e,   th u s   th e  g r o u n d w ate r   lev el  in   Kar n ata k a   is   o n   v er g e   o f   d ec li n e  a n d   is   l i k el y   to   f ac e   w ater   s ca r cit y   i n   t h e  n ea r   f u t u r e,   p ar ticu lar l y   i n   t h e  ir r ig at io n   s ec to r .   T h e  g r o u n d w a ter   r eso u r ce   av ailab ilit y   a n d   u tili za tio n   in   Ud u p i  is   as  s h o w n   i n   T ab le  1 .   T h e  ag r icu l tu r e  in   Ud u p i   is   d ep en d en t  o n   m o n s o o n   r ain s   f o r   ir r ig ati n g   th e ir   cr o p s .   T h e  in s u f f icien t  r ai n f all  ca n   ca u s e  cr o p   f ailu r e  an d   i m p ac t  a g r icu lt u r al  p r o d u ctio n .   T h er ef o r e,   th er e  is   a  n ee d   to   p r ed ict  r ain f all  a n d   ad o p t  p r o p er   w ater   r eso u r ce   m an a g e m e n t  s tr ate g ies.  T h e  g r o u n d w ater   r eso u r ce   av ai la b ilit y   an d   u ti lizatio n   i n   Ud u p i  is   as  s h o w n   i n     Fig u r e  2 .   T h e  m ai n   s o u r ce   o f   g r o u n d w ater   r ec h ar g e  i n   U d u p i  is   t h r o u g h   r ain f all  a n d   d elay ed   r ai n f all  h a s   p o ten tial  i m p ac ts   o n   ir r ig atio n   an d   f i n all y   i n   ag r ic u lt u r al  s ec to r .   T h er ef o r e,   p r ed ictin g   r ain f all  is   cr itical  f o r   p lan n i n g   p r o p er   g r o u n d w ater   r eso u r ce   m a n ag e m e n t.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  1 66 - 1 74   168   T ab le  1 .   T h e  g r o u n d w ater   u til i za tio n   as p er   C GW B   S t a t u s o f   b l o c k   a s  p e r   c e n t r a l   g r o u n d w a t e r   b o a r d   n o t i f i c a t i o n   G r o u n d w a t e r   i n   B C M   B l o c k   n a me   C r i t i c a l   S e mi   c r i t i c a l   S a f e   D r a f t   R e c h a r g e   B a l a n c e   U d u p i   N i l   N i l   S a f e   0 . 0 3 9 5 3 0 6   0 . 0 9 4 0 0 3 1   0 . 0 5 4 4 7 2 5   K u n d a p u r a   N i l   N i l   S a f e   0 . 0 4 7 8 4 3 4   0 . 0 9 4 9 3 7 4   0 . 0 4 7 0 9 4 0   K a r k a l a   N i l   N i l   S a f e   0 . 0 3 3 0 1 7 6   0 . 1 3 8 8 1 1 7   0 . 1 0 5 7 9 4 1   T o t a l   0 . 1 2 0 3 9 1 6   0 . 3 2 7 7 5 2 2   0 . 2 0 7 3 6 0 6           Fig u r e  2 .   Gr o u n d w ater   r eso u r ce   av ailab ilit y   an d   u tili za tio n   i n   Ud u p i       2.   M E T H O D   2 . 1 .     Study   a re a   a nd   da t a   T h e  Ud u p i  d is tr ict,   Kar n atak a  s tate,   I n d ia  is   co n s id er ed   f o r   s tu d y   an d   th j e   s tu d y   ar ea   w it h   lo ca tio n   m ap   is   as  s h o w n   in   Fig u r e  3 .   T h e  m o n t h l y   r ai n f all  d ata  is   co ll ec ted   f r o m   Stati s tical  Dep ar t m en t ,   Ud u p i  Di s tr ict ,  Go v er n m en t  o f   Kar n ata k a.   T h e  h is to r ical  r ain f all  d atase t f o r   a  p er io d   o f   2 0 0 4   to   2 0 1 8   w as  u s ed .             Fig u r e  3 .  Stu d y   ar ea   an d   lo ca ti o n   m ap       T h e  g r o u n d w a ter   f l u ctu at io n s   in   Ud u p i  r eg io n   is   th e  a n n u al  f ea tu r e  d u e  to   w ell - d e f in e d   s ea s o n a l   r ain f al l.   T h e  av er ag e  an n u al  r ain f al l  f o r   th e  y ea r   2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   an d   2 0 1 7   w er e  3 , 5 4 7   m m ,   3 , 7 4 1   m m ,   an d     3 , 9 9 4   m m ,   r esp ec tiv e l y   a s   s h o w n   i n   Fig u r e  4 .   T h e  d ata  d r iv e n   m o d el s   ar e  s p ec i f ic  to   th e   lo ca tio n   u n d er   s tu d y   s o   ar e  ap p lied   w it h   th e  o u tp u t  v alu e s   o n l y   ap p l y   to   th e  lo ca ti o n   w h er e  it  w as d e v elo p ed   [ 3 0 ] - [ 3 2 ] .   0 0.05 0.1 0.15 Ud u p i Ku n d ap u ra Kark ala grou n d w at e r  U tiliza tio n Block  N ame Gr oun d w a t er  Dr a ft/R ec h ar g e  g ro u n d w ate r D raf t ( BC M) G r o u n d w ate r Rech arg e ( BC M) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         R a in fa ll p r ed ictio n   u s in g   s u p p o r t v ec to r   r eg r es s io n   in   Ud u p i   r eg io n   K a r n a ta ka ,   …   ( K r i s h n a mu r th y  N a ya k )   169       Fig u r e  4 .   P lo t o f   av er ag e  an n u al  r ain f al l       2 . 2 .     Su pp o rt   v ec t o r  re g re s s io n - ba s ed   ra infa ll pre dict io n   T h e  SVR   ap p r o ac h   th at  is   e x ten s io n   o f   w ell - k n o w n   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM)   al g o r ith m   i n   r eg r ess io n   p r o b lem s .   I t  m i n i m izes  th e  g e n er aliza tio n   er r o r   b o u n d   w it h   li m ited   n u m b er   o f   l ea r n in g   p atter n s   t o  ac h iev e  g en er al ized   p er f o r m a n ce .   I t  is   ap p lied   in   ti m e  s er i es  p r ed ictio n   task   an d   it  w o r k s   o n   s u b s et  o f   t h e   tr ain i n g   d ata  ca lled   s u p p o r t v ec to r s .     1 2 ‖ ‖ 2   + ∑ (   + ∗   = 0 )       Su b j ec t to   {  − < ,  >   − ≤      +     < ,  > +   −  ≤      + ∗             , ∗   ≥       = , … .         ( 1 )     SVR   i s   a  m ac h in e  lear n i n g   m eth o d   th at  ca n   b e  ap p lied   to   r ain f all  p r ed ictio n ,   le v er ag i n g   it s   ab ilit y   to   m o d el  co m p lex   r elatio n s h ip s   i n   d ata  an d   h a n d le  n o n li n ea r itie s .   T h e  SVR   m ap s   in p u t  d ata  to   a  h i g h - d i m en s io n al   s p ac e  u s i n g   k er n el  f u n ct io n s   an d   f in d s   a  h y p er p lan e  t h a t  p r ed icts   th e  o u tp u t  w it h   m i n i m al  er r o r .   T h e  r eg u lar izatio n   p ar am e ter   C   C o n tr o ls   th e  tr ad e - o f f   b et w ee n   ac h iev i n g   a  lo w   er r o r   o n   th e  tr ain in g   s et  an d   m ai n tai n in g   g en er aliza ti o n   to   u n s ee n   d ata  a n d   th e  ep s ilo n   d e f i n es  a  m ar g i n   o f   to ler an ce   w h er e  p r ed ictio n s   ar e   co n s id er ed   ac ce p tab le.   In   ( 1 )   d escr ib es  th e  f o r m u latio n   o f   S VR   o p ti m izatio n   p r o b le m ,   t h e   SVR   b ased   r ain f all   p r ed ictio n   m o d els  tr ai n   an d   t est  w it h   t h e  li m ited   d atase t  a n d   th e  p er f o r m a n ce   o f   t h ese   f o r ec asti n g   m o d els   d ep en d s   o n   tu n i n g   alg o r it h m i c  r elate d   p a r am eter s .   T h e  s ch e m atic  d ia g r a m   o f   SV R   b ased   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el  i s   as s h o w n   i n   Fi g u r e  5 .           Fig u r e  5 .   Sch e m atic  r ep r esen t atio n   o f   SV R   b ased   r ain f all  p r ed ictio n   0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Jan F e b Mar c h A p ri l May Ju n e Ju l y A u g S e p t O c t N o v De c Rain f all   (mm ) T im e   ( mon th s ) A v er ag e  R ain f all  2015 2016 2017 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  1 66 - 1 74   170   T h e  m o d el  h as  t w o   i m p o r tan t  h y p er p ar a m eter s   n a m el y   C   an d   ℇ .   T h e  p ar am eter   C   co n tr o ls   th e  tr ad eo f f   b et w ee n   th e  er r o r   o f   th e  SVR   o n   tr ain in g   d ata  an d   m ar g i n al  m ax i m izatio n .   T h u s ,   f ac to r   C   is   a  p ar am eter   th a t   allo w s   o n e  to   tr a d eo f f   tr ain in g   er r o r   v er s es  m o d el s   co m p lex it y .   T h e  s ec o n d   p ar am eter   ℇ   d en o tes  h o w   m u c h   er r o r   is   allo w ed   as  p er   tr ai n in g   d ata  i n s ta n ce .   T h e  cr o s s   v ali d atio n   is   u s ed   to   t u n e  t h ese  t w o   h y p er p ar a m eter s   o f   SVR   a n d   p ar am eter   o p ti m i za tio n   is   p er f o r m ed   u s in g   g r id   s ea r ch   ( )   to   s elec t  th e  b est  v alu e  f o r   C   an d   ℇ .   T h e  n o n li n ea r   k er n el  r ad ial  b asis   f u n ct io n   ( R B F)  w as  u s ed   s i n ce   it  p er f o r m s   b etter   e m p ir icall y   co m p ar ed   to   o th er   k er n el  f u n ct io n s .   T h e  r o o t  m e an   s q u ar ed   er r r o r   ( R MSE )   is   co n s id er ed   as  o b j ec tiv e  f u n ctio n   an d   t h e  s elec t io n   o f   C   a n d   ℇ   h a s   b ee n   d o n e   th a t  it  m i n i m ize s   R MSE .   T h u s ,   T h e  R B F   k er n el  tr ai n s   an   SVR   with   ea c h   p air   ( C ,   ℇ )   in   th e  ca r tesi a n   p r o d u ct  o f   th ese  2   s ets  an d   ev alu ates  t h eir   p er f o r m a n ce   o n   a  h eld - o u t  v a lid atio n   s et.   T h u s ,   f i n all y   it o u tp u ts   t h e  s etti n g s   t h at  ac h ie v ed   g o o d   s co r e  in   th e   v alid atio n   p r o ce s s .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     P er f o rm a nce  a na ly s i s   o f   s up po rt   v ec t o r  re g re s s io n   ( SVR )   ba s ed  ra infa ll pre dict io n  m o del   T h e  aim   o f   u s i n g   SV R   b ased   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el  is   to   f o r ec ast  th e  r ain f all  u s i n g   h is to r ic al  r ain f all   d ata  f r o m   Ud u p i  r eg io n ,   Kar n atak a,   I n d ia.   T h e  an al y s is   is   b ein g   p er f o r m ed   f o r   o n e - y ea r   lead   tim e  f o r   2 0 1 8   ( 2 1 0   m o n t h s )   b ased   o n   th e  tr ai n in g   d ata s et  f o r   th e  p er io d   2 0 0 0 - 2 0 1 7   an d   it is   o b s er v ed   t h at  th e  a v er ag e  y ea r l y   r ain f al l d ec lin ed   d u r in g   t h e  y e ar   2 0 1 8   an d   2 0 1 9 .     T h e  o p tim al  SVR   p ar a m eter s   o b tain ed   an d   co r r esp o n d in g   le ast  v al u e  o f   R M SE  f o r   t h e  m o n th   o f   Ma y ,   Octo b er ,   an d   Sep tem b er   2 0 1 8   af ter   tu n i n g   th e  SVR   p ar a m et er   is   as  tab u lated   in   T ab le   2 .   T h e  tim e  s er ies  p lo t   f o r   p r ed icted   r ain f all  f o r   th e  p r e - m o n s o o n   an d   p o s t - m o n s o o n   th e  d ataset  f r o m   2 0 0 0 - 2 0 1 6   is   p r esen ted   in     Fig u r e  6 ( a)   an d   ( b )   r esp ec tiv el y .   I t  is   o b s er v ed   th at  th er e  is   co r r elatio n   b etw ee n   ac tu al  an d   p r ed icted   r ain f all   u s i n g   SV R   an d   tu n ed   SV R   m o d el.         T ab le  2 .   Op tim al  SV R   h y p er p ar a m eter s     O p t i mal   v a l u e s   C   Ԑ   R M S E   M a y   8   0 . 1   1 4 6 . 4 0   O c t o b e r   64   0 . 1   1 0 3 . 6 7   S e p t e mb e r   4   0 . 0   1 2 8 . 8 4         ( a)       ( b )     Fig u r e  6 .   Fo r ec asted   y ea r l y   r ai n f a ll f o r   o n e - y ea r   lead   ti m e : ( a)   p re - m o n s o o n   a n d   ( b )   p o s t - m o n s o o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         R a in fa ll p r ed ictio n   u s in g   s u p p o r t v ec to r   r eg r es s io n   in   Ud u p i   r eg io n   K a r n a ta ka ,   …   ( K r i s h n a mu r th y  N a ya k )   171   T h e  ti m e  s er ie s   p lo t  f o r   p r ed icted   r ain f all   f o r   m o n t h   Ma y ,   Oct o b er ,   an d   Sep te m b er   f o r   th e   d ataset  f r o m     2000 - 2 0 1 6   is   p r esen ted   in   Fi g u r e   7 ( a )   to   ( c)   r esp ec tiv el y .   I t  i s   o b s er v ed   th at  t h er e  is   a   s tr o n g   co r r elatio n   b et w ee n   tu n ed   S VR   p r ed ictio n   w it h   th e   ac tu al  r ec o r d s .         ( a)       ( b )       ( c)     Fig u r e  7 .   R ain f all  p r ed ictio n   u s in g   SV R   b ased   m o d el :   ( a)   m o n th   o f   Ma y ,   ( b )   m o n t h   o f   Sep te m b er ,   an d     ( c)   m o n th   o f   Octo b er     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  1 66 - 1 74   172   3 . 2 .     St a t is t ica l r esu lt s   o f   ra i nfa ll pre dict io n  m o del   T ab le  3   p r esen ts   th e  s tati s tical  r esu lt s   o f   t h e  r ain f al l  p r ed ictio n   m o d el  d ev elo p ed   f o r   t h e  m o n th   o f   Ma y ,   Sep te m b er ,   an d   Octo b er   an d   th e  co r r esp o n d in g   p lo t  is   p r es en ted   in   Fig u r e  8 .   T h e  er r o r   v alu e s   u s i n g   ab o v e   s tatis t ical  in d ices  s h o w s   th e  g l o b al  g o o d n ess   o f   f it  b et w ee n   th e  co m p u ted   an d   o b s er v ed   r ai n f a ll  r ec o r d s   f o r   all   th e  th r ee   ca s e s .   T h er ef o r e,   it is   in f er r ed   th at  t u n ed   SVR   m o d el  s h o w s   g o o d   p er f o r m a n ce .       T ab le  3 .   Statis tical  r esu l ts   o f   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el     M a y   S e p t e mb e r   O c t o b e r   L i n e a r   S V R   T u n e d   S V R   L i n e a r   S V R   T u n e d   S V R   L i n e a r   S V R   T u n e d   S V R   R e l a t i v e   a b so l u t e   e r r o r   5 2 . 8 6 1   3 6 . 4 0 9   4 5 . 7 2 9   5 7 . 6 7 8   3 8 . 9 8 6   4 3 . 4 5 6   3 7 . 6 5 7   3 7 . 6 7 8   4 2 . 4 5 6   M e a n   a b so l u t e   p e r c e n t a g e   e r r o r   7 . 9 6 6   8 . 9 8 2   9 . 2 3 4   8 . 3 4 5   9 . 7 6 5   8 . 9 8 7   7 . 7 6 5   7 . 9 8 6   8 . 7 8 9   R M S E   0 . 9 3 4   1 . 0 3   0 . 9 2 6   0 . 9 6 5   1 . 0 9 1   0 . 9 1 2   0 . 9 5 4   1 . 0 8   0 . 9 2 5 3   M e a n   a b so l u t e   e r r o r   0 . 7 3 2 1   0 . 8 7 2 3   0 . 7 9 4 2   0 . 6 7 8   0 . 7 8 9   0 . 7 9 5 4   0 . 6 2 3   0 . 8 7 3   0 . 9 3 4           Fig u r e  8 .   P lo t o f   R MSE   f o r   SVR   b ased   m o d el       T h e  p r ed icted   r ain f all  r ec o r d s   ar e  v alid ated   w it h   th e   ac tu al  r ec o r d s   an d   as  p er   th e  I n d ia n   Me teo r o lo g ical  Dep ar t m en t  ( I MD )   th er e  w as   a  h ea v y   r ain   an d   ter r ib le  d o w n p o u r   h ad   ta k e n   p lace   f r o m   Au g u s t   12 th   to   1 5 th   an d   a  lo t  o f   d estru ct io n   h ap p en ed   i n   co astal  ar ea s .   T h e  m a x i m u m   r ain   o f   ar o u n d   1 3 6 7 . 0   m m   r ec o r d ed   b y   I MD   in   t h e  m o n th   o f   Au g   2 0 1 8 .   T h er ef o r e,   it  is   co n clu d ed   th e  o v er all  r ain f all  i n   2 0 1 8   w o u ld   b e  av er ag e  an d   w it h   h ig h   v ar iatio n   as  w a s   o b s er v ed   in   Ud u p i r e g io n .       4.   CO NCLU SI O N   T h e  p r esen t  r esear ch   w o r k   in t r o d u ce s   SVR   b ased   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el  f o r   p r ed ictin g   r ain f al l  o f   Ud u p i  r eg io n ,   Kar n ata k a  s tate ,   I n d ia.   T h e  r esu lts   o f   SV R   b ased   r ain f all  p r ed ictio n   m o d el  ar e  v alid ated   u s in g   ac tu al  r ain f all  r ec o r d s .   T h e  r ain s   w il l  b e  ev en l y   s p r ea d   in   J u l y   to   Sep te m b er   2 0 1 8   an d   f r o m   i n   au g u s t  m o n t h   v er y   h ea v y   r ai n   w it h   s to r m   o b s er v ed   in   Ud u p i  r eg io n   w h i ch   w as  v alid ated   u s i n g   ac t u al   r ec o r d s .   T h e  m a i n   li m ita tio n   o f   t h i s   s t u d y   is   t h er e  is   n o   co n s i s te n t  r ai n f all  o b s er v ed   in   Ud u p i  r eg io n   f o r   th e   s t u d y   p er io d   an d   w h ic h   af f ec ts   t h e  ac c u r ac y   o f   t h e  m o d el.   B ased   o n   o u r   f i n d in g   we  co n clu d ed   t h at  r ai n f a ll  p r ed ictio n   t h er e  is   s tr o n g   co r r elatio n   b et w ee n   SV R   b as ed   p r e d ictio n   an d   ac tu al  r ec o r d s   T h u s ,   th e  o v er all  r ai n f al l   in   2 0 1 8   w o u ld   b e   av er ag e  a n d   w i th   h i g h   v ar iatio n   as  w as o b s er v ed   i n   Ud u p i r eg io n .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   ar e  h ig h l y   g r ate f u l  to   th e  s ta tis t ical  d ep ar t m en t,  g o v er n m e n t  o f   Kar n ata k a  Ud u p i  d is tr ict   f o r   p r o v o d in g   th e  v al u ab le  r ain f all  d ata  an d   Ma n ip al  I n s t it u te  o f   T ec h n o lo g y ,   Ma n ip al  A a cd e m y   o f   Hi g h er   E d u ca tio n ,   Ma n ip al  f o r   p r o v id in g   s u p p o r t to   co n d u ct  th i s   r es ea r ch   w o r k .         RE F E R E NC E S   [1 ]   B.   C .   K u sr e   a n d   K h .   S .   S i n g h ,   “ S t u d y   o f   s p a t i a l   a n d   t e m p o r a l   d i st r i b u t i o n   o f   r a i n f a l l   i n   N a g a l a n d   ( I n d i a ) , ”   I n t e r n t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o m a t i c s  a n d   G e o s c i e n c e s ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   p p .   7 1 2 - 7 2 2 ,   2 0 1 2 .   0.93 4 0.96 5 0.95 4 1.03 1.09 1.08 0.92 6 0.91 2 0.92 5 M A Y S E P T E M B E R   O C T O B E R R MS E MO N T H S L i n e a r S V R T u n e d  S V R Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         R a in fa ll p r ed ictio n   u s in g   s u p p o r t v ec to r   r eg r es s io n   in   Ud u p i   r eg io n   K a r n a ta ka ,   …   ( K r i s h n a mu r th y  N a ya k )   173   [2 ]   C .   F .   M a ss ,   D .   O v e n s ,   K .   W e st r i c k ,   a n d   B .   A .   C o l l e ,   “ D o e s  i n c r e a si n g   h o r i z o n t a l   r e so l u t i o n   p r o d u c e   mo r e   sk i l l f u l   f o r e c a st s ?   T h e   R e su l t s  o f   T w o   Y e a r s  o f   R e a l - t i m e   N u me r i c a l   w e a t h e r   p r e d i c t i o n   o v e r   t h e   p a c i f i c   n o r t h w e st ,”   Bu l l e t i n   o f   t h e   Am e ri c a n   Me t e o r o l o g i c a l   s o c i e t y ,   v o l .   8 3 ,   n o .   3 ,   p p .   4 0 7 – 4 3 0 ,   M a r .   2 0 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 5 / 1 5 2 0 - 0 4 7 7 ( 2 0 0 2 ) 0 8 3 < 0 4 0 7 : D I H R P M > 2 . 3 . C O ; 2 .   [3 ]   S .   J.  B u s h ,   A .   G .   T u r n e r ,   S .   J.  W o o l n o u g h ,   G .   M .   M a r t i n ,   a n d   N .   P .   K l i n g a m a n , “ T h e   e f f e c t   o f   i n c r e a se d   c o n v e c t i v e   e n t r a i n me n t   o n   A si a n   M o n so o n   b i a se s i n   t h e   M e t U M   g e n e r a l   C i r c u l a t i o n   M o d e l ,”   J o u r n a l   o f   t h e   Ro y a l   M e t e o r o l o g i c a l   S o c i e t y ,   v o l .   1 4 1 ,   p p .   3 1 1 - 3 2 6 ,   Ja n u a r y   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / q j . 2 3 7 1 .   [4 ]   T .   S .   V .   V .   K u mar   a n d   T .   N .   K r i sh n a mu r t i ,   “ H i g h   r e so l u t i o n   n u me r i c a l   w e a t h e r   p r e d i c t i o n   o v e r   t h e   I n d i a n   S u b c o n t i n e n t ,”   J o u rn a l   o f   Ea r t h   sys t e m   S c i e n c e s ,   v o l .   1 1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   5 2 9 - 5 5 5 ,   O c t .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / B F 0 2 7 0 2 9 0 8 .   [5 ]   K .   S h a r ma ,   S .   K u mar ,   R .   A sh r i t ,   S .   M i l t o n ,   A .   K .   M i t r a ,   a n d   E .   N .   R a j a g o p a l ,   “ Ev a l u a t i o n   o f   U n i f i e d   mo d e l   R a i n f a l l   F o r e c a st s   o v e r   t h e   W e st e r n   G h a t s  a n d   N o r t h   Ea st   s t a t e s  o f   I n d i a ,”   G e o sc i e n t i f i c   m o d e l   d e v e l o p m e n t ,   v o l .   6 5 ,   p p .   1 - 3 4 ,   M a y   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 5 1 9 4 / g m d - 2 0 1 9 - 65 .   [6 ]   M .   R .   B h a t ,  “ V a r a h a m i h i r a ’ s  B r h a t   S a mh i t a ,   p a r t   2   e d i t i o n , ”   M o t i l a l   Ba n a rs i d a ss  Pu b l i s h e rs ,   P v t .   L t d .   D e l h i ,   I n d i a ,   2 0 0 3 ,  p .   5 7 5   [7 ]   S .   K .   M i s h r a ,   V .   K .   D u b e y ,   a n d   R .   C .   P a n d e y ,   “ R a i n   f o r e c a st i n g   i n   I n d i a n   A l man a c s   ( P a n c h a n g s) :   A   c a se   f o r   ma k i n g   K r i sh i - P a n c h a n g ,”   As i a n   Ag r i - H i st o r y ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   2 9 - 4 2 ,   2 0 0 2 .   [8 ]   S .   G a d g i l ,   J .   S r i n i v a sa n ,   R .   S .   N a n j u n d i a h ,   K .   K .   K u mar,   A .   A .   M u n o t ,   a n d   K .   R .   K u mar ,   “ O n   F o r e c a st i n g   t h e   I n d i a n   S u mm e r   M o n so o n :   t h e   i n t r i g u i n g   se a so n   o f   2 0 0 2 , ”   C u rre n t   sc i e n c e ,   v o l .   8 3 ,   n o .   4 ,   p p .   3 9 4 - 4 0 3 ,   2 0 0 2 .   [9 ]   P .   R .   K a n a n i   a n d   A.   P a s t a k i a ,   “ P a r t i c i p a t o r y   M e t e o r o l o g i c a l   A sse ssm e n t   a n d   P r e d i c t i o n   B a se d   o n   T r a d i t i o n a l   B e l i e f s a n d   I n d i c a t o r s  i n   S a u r a sh t r a ,”   E u b i o s   J o u r n a l   o f   Asi a n   a n d   I n t e r n a t i o n a l   Bi o e t h i c s ,  v o l .   9 ,   p p .   1 7 0 – 1 7 6 ,  1 9 9 9 .   [1 0 ]   U .   S .   D e ,   U .   R .   Jo sh i ,   a n d   G .   S .   P .   R a o ,   “ N a k sh a t r a   b a se d   r a i n f a l l   c l i ma t o l o g y , ”   Ma u s a m ,   v o l .   5 5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 0 5 - 3 1 2 ,   A p r .  2 0 0 4 ,   d o i :   1 0 . 5 4 3 0 2 / m a u s a m.   v 5 5 i 2 . 1 0 9 5 .   [1 1 ]   K .   R .   S h a n k a r ,   P .   M a r a t y ,  V .   R .   K .   M u r t h y ,   a n d   Y .   S .   R a ma k r i s h n a ,   “ I n d i g e n o u s  r a i n   f o r e c a st i n g   i n   A n d h r a   P r a d e sh , ”   I n d i g e n o u s   Ra i n   Fo r e c a st i n g   i n   A n d h r a   Pra d e s h ,   C e n t r a l   R e se a r c h   I n st i t u t e   f o r   D r y l a n d   A g r i c u l t u r e ,   p p .   1 - 6 7 ,   2 0 0 8 .   [1 2 ]   A .   Jai n   a n d   S .   S r i n i v a s a l u ,   “ D e v e l o p me n t   o f   e f f e c t i v e   a n d   e f f i c i e n t   r a i n f a l l - r u n o f f   mo d e l s  u s i n g   i n t e g r a t i o n   o f   d e t e r mi n i st i c   r e a l   c o d e d   g e n e t i c   a l g o r i t h m   a n d   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   n e t w o r k   t e c h n i q u e s, ”   W a t e r  Re s o u r c e   Re s e a rc h ,   v o l .   40 ,   n o .   4 ,   2 0 0 4 ,   d o i : 1 0 . 1 0 2 9 / 2 0 0 3 W R 0 0 2 3 5 5 .   [1 3 ]   C.  R o n c o l i ,   K .   T .   I n g r a m,   P .   K i r sh e n ,   a n d   C .   Jo s t ,   “ B u r k i n a   F a so   A   I n t e g r a t e d   I n d i g e n o u s  a n d   s c i e n t i f i c   r a i n f a l l   f o r e c a st i n g , ”   W o rl d   b a n k   I n d i g e n o u s   K n o w l e d g e   ( I K ) ,   B u r k i n a   F a so ,   A f r i c a ,   n o.   3 9 ,   2 0 0 1 .   [1 4 ]   I .   H o ssai n ,   H .   M .   R a se l ,   M .   A .   I mt e a z ,   a n d   F .   M e k a n i k ,   “ L o n g - t e r m  sea so n a l   r a i n f a l l   f o r e c a st i n g   u si n g   l i n e a r   a n d   n o n l i n e a r   mo d e l l i n g   a p p r o a c h e s:   a   C a se   st u d y   f o r   w e st e r n   A u st r a l i a   M e t e r o l , ”  M e t e o ro l o g y   a n d   At m o s p h e ri c   P h y s i c s ,   v o l .   1 3 2 ,   p p .   1 31 - 1 4 1,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 7 0 3 - 0 1 9 - 0 0 6 7 9 - 4 .   [1 5 ]   M .   A .   A mi r i ,   Y .   A me r i a n ,   a n d   M .   S .   M e sg a r i ,   “ S p a t i a l   a n d   t e m p o r a l   mo n t h l y   p r e c i p i t a t i o n   f o r e c a st i n g   u si n g   w a v e l e t   t r a n sf o r m  a n d   N e u r a l   N e t w o r k s,  Q a r a - Q u m   c a t c h me n t ,   I r a n , ”  Ar a b i a n   J o u r n a l   o f   G e o sc i e n c e s ,   v o l .   9 ,   n o .   4 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 5 1 7 - 016 - 2 4 4 6 - 2 .   [1 6 ]   B .   S .   S u p r e e t h a ,   N .   S h e n o y ,   a n d   P .   N a y a k ,   “ H y b r i d   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   b a se d   A B C - P S O   sy st e m  f o r   g r o u n d   w a t e r   l e v e l   f o r e c a st i n g   i n   U d u p i   r e g i o n , ”   J o u rn a l   o f   En g i n e e r i n g   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   7 9 7 – 8 0 9 ,   2 0 1 9 .   [1 7 ]   B .   S .   S u p r e e t h a ,   N .   S h e n o y ,   a n d   P .   N a y a k ,   “ L i o n   A l g o r i t h m - O p t i m i z e d   L o n g   S h o r t - T e r m  M e mo r y   N e t w o r k   f o r   G r o u n d w a t e r   L e v e l   F o r e c a st i n g   i n   U d u p i   D i st r i c t , ”   A p p l i e d   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v ol .   2 0 2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 8,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 8 6 8 5 7 2 4 .   [1 8 ]   M .   Eh t e r a m,   H .   K a r a mi ,   S .   F .   M o u sa v i ,   S .   F a r z i n ,   A .   B .   C e l e st e ,   a n d   A .   E l   S h a f i e ,   “ R e se r v o i r   o p e r a t i o n   b y   a   n e w   e v o l u t i o n a r y   a l g o r i t h m:   K i d n e y   a l g o r i t h m , ”  W a t e r  Re so u r c e   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   3 2 ,   p p .   4 6 8 1 - 4 7 0 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 6 9 - 0 1 8 - 2 0 7 8 - 2 .   [1 9 ]   M .   Et h t e r a m  e t   a l . ,   “ B a t   a l g o r i t h m   f o r   d a m – r e se r v o i r   o p e r a t i o n , ”  En v i r o n m e n t a l   Ea rt h   S c i e n c e ,   v o l .   7 7 ,   n o .   5 1 0 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 6 5 - 0 1 8 - 7 6 6 2 - 5 .   [2 0 ]   M .   E h t e r a m  e t   a l . ,   “ I r r i g a t i o n   M a n a g e me n t   B a se d   o n   R e se r v o i r   O p e r a t i o n   w i t h   a n   I mp r o v e d   W e e d   A l g o r i t h m, ”   W a t e r,   v o l .   1 0 ,   n o .   9 ,   p p .   1 2 6 7 - 1 2 7 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / w 1 0 0 9 1 2 6 7 .   [2 1 ]   S .   P o o r n i ma  a n d   M .   P u s h p a l a t h a ,   “ P r e d i c t i o n   o f   R a i n f a l l   u s i n g   I n t e n si f i e d   L S T M   b a se d   R e c u r r e n t   N e u r a l   n e t w o r k   w i t h   w e i g h t e d   l i n e a r   u n i t s , ”  A t m o s p h e re   ( B a sel ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   668 - 6 8 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a t mo s 1 0 1 1 0 6 6 8 .   [2 2 ]   M .   M i n   e t   a l . ,  “ Est i mat i n g   s u mm e r t i me   p r e c i p i t a t i o n   f r o m  H i maw a r i - 8   a n d   g l o b a l   f o r e c a st   sy st e m  b a se d   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”  I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   G e o sc i e n c e   a n d   R e m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   5 7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 5 7 - 2 5 7 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T G R S . 2 0 1 8 . 2 8 7 4 9 5 0 .   [2 3 ]   M d .   A .   E.   B h u i y a n ,  E .   I .   N i k o l o p o u l o s ,  a n d   E.   N .   A n a g n o s t o u ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   b a se d   b l e n d i n g   o f   sa t e l l i t e   a n d   R e a n a l y si s   p r e c i p i t a t i o n   D a t a se t s:   A   M u l t i - r e g i o n a l   T r o p i c a l   C o m p l e x   Te r r a i n   Ev a l u a t i o n , ”  J o u r n a l   o f   H y d ro m e t e o r o l o g y ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 1 ,  pp.   2 1 4 7 - 2 1 6 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 5 / JH M - D - 19 - 0 0 7 3 . 1 .   [2 4 ]   P .   Y a d a v   a n d   A .   S a g a r ,   “ R a i n f a l l   P r e d i c t i o n   u si n g   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k   f o r   t a r a i   r e g i o n   o f   U t t a r a k h a n d , ”  C u rre n t   J o u r n a l   o f   Ap p l i e d   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   3 3 ,   n o .   5 ,   p p .   1 - 7,   2 0 1 9 .   [2 5 ]   Md .   A .   E.   B h u i y a n ,   E.   I .   N i k o l o p o u l o s ,  E.   N .   A n a g n o st o u ,  P .   Q u i n t a n a - S e g u í ,  a n d   A .   B a r e l l a - O r t i z ,   “ A   n o n p a r a me t r i c   st a t i st i c a l   t e c h n i q u e   f o r   c o mb i n i n g   g l o b a l   P r e c i p i t a t i o n   d a t a se t s:   D e v e l o p me n t   a n d   h y d r o l o g i c a l   e v a l u a t i o n   o v e r   t h e   I b e r i a n   P e n i n su l a , ”  H y d r o l o g y   a n d   Ea rt h   S y s t e m   S c i e n c e s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 7 1 - 1 3 8 9 ,  2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 5 1 9 4 / h e ss - 22 - 1 3 7 1 - 2 0 1 8 .   [2 6 ]   H .   C h e n ,  V .   C h a n d r a se k a r ,  H .   T a n ,   a n d   R .   C i f e l l i ,   “ R a i n f a l l   Est i m a t i o n   f r o m  g r o u n d   r a d a r   a n d   T R M M   p r e c i p i t a t i o n   r a d a r   u si n g   h y b r i d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s , ”  G e o p h y si c a l   R e se a rc h   L e t t e rs ,   v o l .   4 6 ,   p p .   1 0 1 9 7 - 1 0 6 9 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 2 9 / 2 0 1 9 G L 0 8 4 7 7 1 .   [2 7 ]   G o v e r n me n t   o f   I n d i a ,   M i n i st r y   o f   Jal   S h a k t h i ,   D e p a r t me n t   o f   W a t e r   R e so u r c e s,  C e n t r a l   G r o u n d   W a t e r   B o a r d   ( C G W B ) ,   p p .   87,   ( 2 0 1 9 ,   J u l . ).   N a t i o n a l   C o m p i l a t i o n   i n   D y n a m i c   G r o u n d w a t e r   Re s o u rc e s  o f   I n d i a - 2 0 1 7 .   A v a i l a b l e :   r u r a l i n d i a o n l i n e . o r g / e n / l i b r a r y / r e so u r c e / n a t i o n a l - c o mp i l a t i o n - on - d y n a m i c - g r o u n d - w a t e r - r e so u r c e s - of - i n d i a - 2 0 1 7 / .   [2 8 ]   C e n t r a l   G r o u n d w a t e r   B o a r d ,   M i n i st r y   o f   W a t e r   R e so u r c e s  o f   I n d i a ,   p p .   52 - 5 7,   ( 2 0 1 8 ).   G r o u n d w a t e r  Y e a r b o o k - I n d i a   2 0 1 7 - 18 ,  G ro u n d   W a t e r   R e so u rc e   A v a i l a b i l i t y   and   D e v e l o p m e n t   S t a t u s .  A v a i l a b l e :   c g w b . g o v . i n / o l d _ w e b si t e / G r o u n d - W a t e r / G r o u n d w a t e r %2 0 Y e a r %2 0 B o o k % 2 0 2 0 1 7 - 1 8 . p d f .   [2 9 ]   G .   K .   D e v i a ,  B .   P .   G a n a sr i ,   a n d   G .   S .   D w a r a k i s h ,  “ A   R e v i e w   o n   H y d r o l o g i c a l   mo d e l s, ”   Aq u a t i c   Pro c e d i a ,   v o l .   4 ,   p p .   1 0 0 1 - 1 0 0 7 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a q p r o . 2 0 1 5 . 0 2 . 1 2 6 .   [3 0 ]   S .   S a t h i s h   a n d   L .   El a n g o ,   “ N u me r i c a l   S i mu l a t i o n   a n d   p r e d i c t i o n   o f   g r o u n d w a t e r   f l o w   i n   c o a st a l   a q u i f e r   o f   so u t h e r n   I n d i a , ”   J o u r n a l   o f   W a t e r R e so u rc e s  a n d   Pr o t e c t i o n ,  vol .   7,   n o .   1 7 ,   p p .   1 4 8 3 - 1 4 9 4 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j w a r p . 2 0 1 5 . 7 1 7 1 2 2 .   [3 1 ]   V .   N o u r a n i ,  A .   A .   M o g a d d a m,   a n d   A .   O .   N a d i r i ,  “ A n   A N N - b a se d   mo d e l   f o r   sp a t i o t e mp o r a l   g r o u n d w a t e r   l e v e l   f o r e c a st i n g , ”   H y d r o l o g i c a l   Pr o c e sss ,  v o l .   22 ,   n o .   2 6 ,   p p .   5 0 5 4 - 5 0 6 6 ,   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / h y p . 7 1 2 9 .   [3 2 ]   J .   T i a n   e t   a l . ,  “ G r o u n d w a t e r   D e p t h   P r e d i c t i o n   u s i n g   d a t a - d r i v e n   mo d e l s  w i t h   t h e   a s si s t a n c e   o f   g a mm a   t e st , ”   S u st a i n a b i l i t y ,  v o l .   8 ,  n o .   1 1 ,   p p .   1 - 1 7 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 8 1 1 1 0 7 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  1 66 - 1 74   174   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       K r ish n a m u r t h y   Na y a k           re c e iv e d   th e   B. T e c h .   d e g re e   in   E lec tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   f ro m   M a n ip a l  In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   M a n ip a l,   a n d   th e   M . T e c h .   a n d   P h . D .   d e g re e   f ro m   Dr.M . G .   R  Ed u c a ti o n a l  a n d   Re se a rc h   In stit u te,  Ch e n n a i,   In d ia He   is cu rre n tl y   w o rk in g   a s a d d it i o n a l   p r o f e ss o r  in   th e   De p a rt m e n t  o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica tu io n   En g in e e rin g   a t  M IT   M a n ip a l.   His c u rre n t  re se a rc h   in tere sts in c lu d e   so f t  c o m p u ti n g   a p p li c a ti o n s f o r  e n v iro n m e n tal  su sta in b il it y ,   d e sig n   o f   b i o   a n d   m icro   se n so rs f o r  e n v iro n m e n tal  a p p li c a ti o n s a n d   M EM S   tec h n o lo g y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  k m . n a y a k @ m a n ip a l. e d u .         S u m u k h a   K   Na y a k           is p e rsu i n g   h is E n g in e e rin g   d e g re e   f ro m   BI T S   P il a n i,   P i lan i  Ca m p u s,  Ra jas th a n .   He   is cu rre n tl y   w o rk in g   o n   a rti f icia l  i n telli g e n c e ,   w e b   d e v e lo p m e n t,   c o m p u taio n a l  i n tell ig e n c e   a n d   o p ti m iza ti o n ,   M ERN  s tac k   a n d   e m b e d d e d   s y ste m   d e sig n   in   d if f e r e n t  stu d e n t   c lu b s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  f 2 0 2 3 0 9 3 2 @p il a n i. b it s - p il a n i. a c . i n .         S u p r e e t h a   B a la v a li k a r   S h i v a r a m a           re c e iv e d   B. T e c h .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   f ro m   M a n g a lo re   Un iv e rsit y ,   M . Tec h .   a n d   P h . D.   d e g re e   f ro m   M a n ip a l  In sti tu te  o f   T e c h n o lo g y ,   M a n ip a l,   In d ia.  S h e   is cu rre n tl y   w o rk in g   a s  A ss istan t  P r o f e ss o r  (se lec ti o n   g ra d e )  in   t h e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica tu io n   En g in e e rin g ,   M IT   M a n i p a l.   He r  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts i n c lu d e   s o f t  c o m p u ti n g   a p p li c a ti o n s f o r  e n v iro n m e n tal  su s tain a b il it y ,   d e sig n   o f   b i o   a n d   m ic ro   se n so rs f o r  e n v iro n m e n tal  a p p li c a ti o n s,  a n a l o g   s y ste m   d e si g n   a n d   M EM S   tec h n o l o g y .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  su p re e th a . b s @m a n ip a l. e d u .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.