Multi Layer Perceptron Networks for Streamflow Forecasting
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,891
فایل این مقاله در 6 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:
ICWR01_208
تاریخ نمایه سازی: 15 آذر 1388
چکیده مقاله:
Prediction of streamflow plays a determinant role in the allocation of water resources. This study applies Multi Layer Perceptron (MLP) Networks optimized with three different training algorithms, including resilient back propagation (MLP_RP), variable learning rate (MLP_GDX), and Levenberg-Marquardt (MLP_LM), to forecast streamflow in Aspas Watershed, located in Fars province in southwestern Iran. The activation function used in this study was tangent sigmoid, and different types of input vectors were considered. The algorithms were trained and tested using 3 years of data. Antecedent streamflow with one day time lag constituted the first input vector, and MLP with this vector, labeled as MLP1 was the first model. Inclusion of streamflow with two, three, and four time lags led to input vectors 2, 3, and 4 which when combined with MLP resulted in MLP2, MLP3 and MLP4, respectively. The results showed that MLP optimized with the resilient back propagation algorithm with third input vector (MLP3_RP) was superior to other MLPs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hamed Jamshidi
MSc. student in Water Engineering, Shiraz University, Iran.
Mehdi Rezaeian Zadeh
MSc. student in Water Engineering, Shiraz University, Iran.
Hirad Abghari
Assistant Professor, Faculty of Natural Resources, Urmia University, Iran.
Davar Khalili
Associate Professor, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Shiraz University, Iran
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 :