stream flow forecasting using ann
محل انتشار: سمپوزیوم برآورد عدم قطعیت در مهندسی سد
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,211
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SUADE01_043
تاریخ نمایه سازی: 15 آبان 1390
چکیده مقاله:
Providing stream flow forecasting models is one of the most important problems in water resources planning and management. Traditional models in this field have been developed in the form of regression models, and time series models. Nowadays, Artificial Neural Networks (ANNs) are also used besides the classic methods. In this study, the ability of ANNs in stream flow forecasting has assessed. For this purpose, the monthly Inflow of Karoon 5 reservoir in Iran is selected. A 43-year monthly time series of inflow is available that it has been used in modeling process. 80% of data were used to develop the models and the rest of data were utilized to test the models. A Multi Layer Perceptron (MLP) with Back Propagation (BP) algorithm was applied to forecast the amount of monthly stream flow and numerous alternatives were tested to find the most suitable model. The results showed that although all 12 past months perform the best results, the combination of 1, 6 and 12 months ago has the same results as well. So the preferable option for forecasting is the second one because of the less time in training the networks with the same results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
O. BOZORG HADDAD
Iran university of science and Technology, Tehran, Iran
F. SHARIFI
Iran university of science and Technology, Tehran, Iran
S. ALIMOHAMMADI
Water Engineering Department, Shahid Abbaspoor University; Water Resources Expert, Moshanir Power Engineering Consultant, Tehran
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 :