![](/images/graphics-bg.png)
Forecasting SPEI and SPI Drought Indices Using the Integrated Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The presented paper compares forecast of drought indices based on two different models of artificial neural networks.
The first model is based on feedforward multilayer perceptron, sANN, and the second one is the integrated neural network model, hANN.
The analyzed drought indices are the standardized precipitation index (SPI) and the standardized precipitation evaporation index (SPEI) and were derived for the period of 1948–2002 on two US catchments.
The meteorological and hydrological data were obtained from MOPEX experiment.
The training of both neural network models was made by the adaptive version of differential evolution, JADE.
The comparison of models was based on six model performance measures.
The results of drought indices forecast, explained by the values of four model performance indices, show that the integrated neural network model was superior to the feedforward multilayer perceptron with one hidden layer of neurons.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Máca, Petr& Pech, Pavel. 2015. Forecasting SPEI and SPI Drought Indices Using the Integrated Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099667
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Máca, Petr& Pech, Pavel. Forecasting SPEI and SPI Drought Indices Using the Integrated Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099667
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Máca, Petr& Pech, Pavel. Forecasting SPEI and SPI Drought Indices Using the Integrated Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099667
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099667
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)