Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
n
2
  "author": "Prajna Kasargodu Anebagilu, Xinyu Li",
n
2
  "author": "Prajna Kasargodu Anebagilu",
            
3
  "author_email": "prajna@iww.uni-hannover.de",
3
  "author_email": "prajna@iww.uni-hannover.de",
            
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
            
5
  "doi": "10.25835/u0wna7hm",
5
  "doi": "10.25835/u0wna7hm",
            
6
  "doi_date_published": "2022-04-27",
6
  "doi_date_published": "2022-04-27",
            
7
  "doi_publisher": "LUIS",
7
  "doi_publisher": "LUIS",
            
8
  "doi_status": "true",
8
  "doi_status": "true",
            
9
  "domain": "https://data.uni-hannover.de",
9
  "domain": "https://data.uni-hannover.de",
            
n
n
10
  "extra_authors": [
            
11
    {
            
12
      "extra_author": " Xinyu Li"
            
13
    }
            
14
  ],
            
10
  "groups": [],
15
  "groups": [],
            
11
  "have_copyright": "Yes",
16
  "have_copyright": "Yes",
            
12
  "id": "bcdd24c2-2ad8-4561-9196-84797b7cb324",
17
  "id": "bcdd24c2-2ad8-4561-9196-84797b7cb324",
            
13
  "isopen": false,
18
  "isopen": false,
            
14
  "license_id": "CC-BY-3.0",
19
  "license_id": "CC-BY-3.0",
            
15
  "license_title": "CC-BY-3.0",
20
  "license_title": "CC-BY-3.0",
            
16
  "maintainer": "J\u00f6rg Dietrich",
21
  "maintainer": "J\u00f6rg Dietrich",
            
17
  "maintainer_email": "dietrich@iww.uni-hannover.de",
22
  "maintainer_email": "dietrich@iww.uni-hannover.de",
            
18
  "metadata_created": "2023-01-12T13:14:23.074515",
23
  "metadata_created": "2023-01-12T13:14:23.074515",
            
n
19
  "metadata_modified": "2023-01-12T13:14:23.074521",
n
24
  "metadata_modified": "2023-08-04T08:46:43.543959",
            
20
  "name": 
25
  "name": 
            
21
ization-for-the-hype-model-with-shuffled-frog-leaping-algorithm-sfla",
26
ization-for-the-hype-model-with-shuffled-frog-leaping-algorithm-sfla",
            
22
  "notes": "Python scripts for controlling parameter optimization for 
27
  "notes": "Python scripts for controlling parameter optimization for 
            
23
the hydrological model HYPE. The scripts can be used to optimize model 
28
the hydrological model HYPE. The scripts can be used to optimize model 
            
24
parameters with the Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA). 
29
parameters with the Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA). 
            
25
Additionally, there is a modification of the Differential Evolution 
30
Additionally, there is a modification of the Differential Evolution 
            
26
Markov Chain (DEMC) algorithm, which has been previously applied for 
31
Markov Chain (DEMC) algorithm, which has been previously applied for 
            
27
HYPE.\r\nIn this first version, all parameters of SFLA as well as of 
32
HYPE.\r\nIn this first version, all parameters of SFLA as well as of 
            
28
HYPE are hard coded within one script. HYPE version 5.8.0 was used 
33
HYPE are hard coded within one script. HYPE version 5.8.0 was used 
            
29
without modifications of the code. At the end of each simulation, HYPE 
34
without modifications of the code. At the end of each simulation, HYPE 
            
30
opens a window and asks for a confirmation to exit this window. We 
35
opens a window and asks for a confirmation to exit this window. We 
            
31
have used an auto-clicker to overcome that step. However, modifying 
36
have used an auto-clicker to overcome that step. However, modifying 
            
32
the HYPE code would be a better solution for future releases.",
37
the HYPE code would be a better solution for future releases.",
            
33
  "num_resources": 1,
38
  "num_resources": 1,
            
34
  "num_tags": 4,
39
  "num_tags": 4,
            
35
  "organization": {
40
  "organization": {
            
36
    "approval_status": "approved",
41
    "approval_status": "approved",
            
37
    "created": "2021-10-14T10:16:06.663983",
42
    "created": "2021-10-14T10:16:06.663983",
            
38
    "description": "Appelstr. 9A\r\nD-30167 Hannover, 
43
    "description": "Appelstr. 9A\r\nD-30167 Hannover, 
            
39
Germany\r\n\r\nTel.: +49-(0)511-762--2237, Fax: 
44
Germany\r\n\r\nTel.: +49-(0)511-762--2237, Fax: 
            
40
-3731\r\n\r\nhttp://www.iww.uni-hannover.de",
45
-3731\r\n\r\nhttp://www.iww.uni-hannover.de",
            
41
    "id": "41bf3553-85fb-4fef-bd21-5ce577e837b3",
46
    "id": "41bf3553-85fb-4fef-bd21-5ce577e837b3",
            
42
    "image_url": "",
47
    "image_url": "",
            
43
    "is_organization": true,
48
    "is_organization": true,
            
44
    "name": "institut-fur-hydrologie-und-wasserwirtschaft",
49
    "name": "institut-fur-hydrologie-und-wasserwirtschaft",
            
45
    "state": "active",
50
    "state": "active",
            
46
    "title": "Institut f\u00fcr Hydrologie und Wasserwirtschaft",
51
    "title": "Institut f\u00fcr Hydrologie und Wasserwirtschaft",
            
47
    "type": "organization"
52
    "type": "organization"
            
48
  },
53
  },
            
49
  "owner_org": "41bf3553-85fb-4fef-bd21-5ce577e837b3",
54
  "owner_org": "41bf3553-85fb-4fef-bd21-5ce577e837b3",
            
50
  "private": false,
55
  "private": false,
            
51
  "relationships_as_object": [],
56
  "relationships_as_object": [],
            
52
  "relationships_as_subject": [],
57
  "relationships_as_subject": [],
            
53
  "repository_name": "Leibniz University Hannover",
58
  "repository_name": "Leibniz University Hannover",
            
54
  "resources": [
59
  "resources": [
            
55
    {
60
    {
            
56
      "cache_last_updated": null,
61
      "cache_last_updated": null,
            
57
      "cache_url": null,
62
      "cache_url": null,
            
58
      "created": "2022-04-27T19:28:39.830009",
63
      "created": "2022-04-27T19:28:39.830009",
            
59
      "description": "Python scripts for controlling parameter 
64
      "description": "Python scripts for controlling parameter 
            
60
optimization for the hydrological model HYPE. The scripts can be used 
65
optimization for the hydrological model HYPE. The scripts can be used 
            
61
to optimize model parameters with the Shuffled Frog Leaping Algorithm 
66
to optimize model parameters with the Shuffled Frog Leaping Algorithm 
            
62
(SFLA). Additionally, there is a modification of the Differential 
67
(SFLA). Additionally, there is a modification of the Differential 
            
63
Evolution Markov Chain (DEMC) algorithm, which has been previously 
68
Evolution Markov Chain (DEMC) algorithm, which has been previously 
            
64
applied for HYPE. In this first version, all parameters of SFLA as 
69
applied for HYPE. In this first version, all parameters of SFLA as 
            
65
well as of HYPE are hard coded within one script. HYPE version 5.8.0 
70
well as of HYPE are hard coded within one script. HYPE version 5.8.0 
            
66
was used without modifications of the code. At the end of each 
71
was used without modifications of the code. At the end of each 
            
67
simulation, HYPE opens a window and asks for a confirmation to exit 
72
simulation, HYPE opens a window and asks for a confirmation to exit 
            
68
this window. We have used an auto-clicker to overcome that step. 
73
this window. We have used an auto-clicker to overcome that step. 
            
69
However, modifying the HYPE code would be a better solution for future 
74
However, modifying the HYPE code would be a better solution for future 
            
70
releases.",
75
releases.",
            
71
      "format": "ZIP",
76
      "format": "ZIP",
            
72
      "hash": "",
77
      "hash": "",
            
73
      "id": "eb7f465b-8500-425e-93a4-3fc56a05a825",
78
      "id": "eb7f465b-8500-425e-93a4-3fc56a05a825",
            
74
      "last_modified": "2022-04-27T19:28:39.786393",
79
      "last_modified": "2022-04-27T19:28:39.786393",
            
n
75
      "metadata_modified": "2023-01-12T13:14:23.067423",
n
80
      "metadata_modified": "2023-08-04T08:46:43.547244",
            
76
      "mimetype": "application/zip",
81
      "mimetype": "application/zip",
            
77
      "mimetype_inner": null,
82
      "mimetype_inner": null,
            
78
      "name": "Parameter_optimization_SFLA_HYPE.zip",
83
      "name": "Parameter_optimization_SFLA_HYPE.zip",
            
79
      "package_id": "bcdd24c2-2ad8-4561-9196-84797b7cb324",
84
      "package_id": "bcdd24c2-2ad8-4561-9196-84797b7cb324",
            
80
      "position": 0,
85
      "position": 0,
            
81
      "resource_type": null,
86
      "resource_type": null,
            
82
      "size": 16564,
87
      "size": 16564,
            
83
      "state": "active",
88
      "state": "active",
            
84
      "url": 
89
      "url": 
            
85
425e-93a4-3fc56a05a825/download/parameter_optimization_sfla_hype.zip",
90
425e-93a4-3fc56a05a825/download/parameter_optimization_sfla_hype.zip",
            
86
      "url_type": ""
91
      "url_type": ""
            
87
    }
92
    }
            
88
  ],
93
  ],
            
t
t
94
  "services_used_list": "",
            
89
  "source_metadata_created": "2022-04-27T19:27:24.710168",
95
  "source_metadata_created": "2022-04-27T19:27:24.710168",
            
90
  "source_metadata_modified": "2022-04-28T09:36:47.706136",
96
  "source_metadata_modified": "2022-04-28T09:36:47.706136",
            
91
  "state": "active",
97
  "state": "active",
            
92
  "tags": [
98
  "tags": [
            
93
    {
99
    {
            
94
      "display_name": "HYPE",
100
      "display_name": "HYPE",
            
95
      "id": "e07f85e3-747e-4e61-a110-4cf54a6e3a4a",
101
      "id": "e07f85e3-747e-4e61-a110-4cf54a6e3a4a",
            
96
      "name": "HYPE",
102
      "name": "HYPE",
            
97
      "state": "active",
103
      "state": "active",
            
98
      "vocabulary_id": null
104
      "vocabulary_id": null
            
99
    },
105
    },
            
100
    {
106
    {
            
101
      "display_name": "metaheuristics",
107
      "display_name": "metaheuristics",
            
102
      "id": "cd2f708a-77e5-4852-a164-df89405c1ebf",
108
      "id": "cd2f708a-77e5-4852-a164-df89405c1ebf",
            
103
      "name": "metaheuristics",
109
      "name": "metaheuristics",
            
104
      "state": "active",
110
      "state": "active",
            
105
      "vocabulary_id": null
111
      "vocabulary_id": null
            
106
    },
112
    },
            
107
    {
113
    {
            
108
      "display_name": "optimization",
114
      "display_name": "optimization",
            
109
      "id": "5ea0f976-acd6-4b37-9323-fa594dbf6fda",
115
      "id": "5ea0f976-acd6-4b37-9323-fa594dbf6fda",
            
110
      "name": "optimization",
116
      "name": "optimization",
            
111
      "state": "active",
117
      "state": "active",
            
112
      "vocabulary_id": null
118
      "vocabulary_id": null
            
113
    },
119
    },
            
114
    {
120
    {
            
115
      "display_name": "shuffled frog leaping algorithm",
121
      "display_name": "shuffled frog leaping algorithm",
            
116
      "id": "7e8494fc-c1cc-4a03-8434-93eda1151ff5",
122
      "id": "7e8494fc-c1cc-4a03-8434-93eda1151ff5",
            
117
      "name": "shuffled frog leaping algorithm",
123
      "name": "shuffled frog leaping algorithm",
            
118
      "state": "active",
124
      "state": "active",
            
119
      "vocabulary_id": null
125
      "vocabulary_id": null
            
120
    }
126
    }
            
121
  ],
127
  ],
            
122
  "terms_of_usage": "Yes",
128
  "terms_of_usage": "Yes",
            
123
  "title": "Parameter Optimization for the HYPE model with Shuffled 
129
  "title": "Parameter Optimization for the HYPE model with Shuffled 
            
124
Frog Leaping Algorithm (SFLA)",
130
Frog Leaping Algorithm (SFLA)",
            
125
  "type": "vdataset",
131
  "type": "vdataset",
            
126
  "url": 
132
  "url": 
            
127
ization-for-the-hype-model-with-shuffled-frog-leaping-algorithm-sfla",
133
ization-for-the-hype-model-with-shuffled-frog-leaping-algorithm-sfla",
            
128
  "version": "0.8"
134
  "version": "0.8"
            
129
}
135
}