Application of the MLR and MLP models in prediction of daily river flow
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 758
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
MEAENRS02_351
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
Recently, several studies concentrated to investigations of the river flow forecasting in the throughout the world. However, it is important to finding variability of river flow especially in reservoir inflow due to current and future demand and supply management. This paper focused on application of the MLR (Multiple Linear Regression) and MLP (Multi-Layer Perceptrons) in prediction of daily river flow time series in Jelogir station, west of Iran. The results of two methods based on the MSE, RMSE as well as correlation coefficient showed good performances in daily river flow forecasting. Based on the MLR model, the results determined that the model 4 was found the best model among anthers, in comparison, the MLR model showed the scenario 4 with Qt-1, Qt-2, Qt-3, Qt-4 inputs had the lowest error between observed and estimated datasets. Moreover, the results showed that in some cases the outputs of these models were the same.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Majid Kazemzadeh
M.Sc. students of Tehran University
Zahra Noori
M.Sc. students of Tehran University.
Arash Malekian
Assistance professor of Tehran University.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :