Prediction of river discharge using artificial neural networks : an example of Gharraf River, South of Iraq

العناوين الأخرى

تخمين التصريف النهري باستخدام الشبكات العصبية الصناعية مثال عن نهر الغراف جنوب العراق

المؤلف

Atiyyah, Ala Muhsin

المصدر

Iraqi Journal of Science

العدد

المجلد 50، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2009)، ص ص. 200-205، 6ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية العلوم

تاريخ النشر

2009-06-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

6

التخصصات الرئيسية

علوم الأرض و المياه و البيئة

الموضوعات

الملخص AR

تم التحري عن إمكانية تطبيق و أدائية النماذج العصبية الصناعية لغرض التنبؤ القيصر المدى بتصريف نهر الغراف في الناصرية جنوب العراق.

يمتد نهر الغراف من الكوت و ينتهي في أهوار جنوب العراق في الناصرية و في هور الحمار تحديدا.

استخدمت الشبكة العصبية من النوع المتعدد الطبقات لبناء معمارية الشبكية و استخدمت طريقة انسياب الخطأ إلى الخلف لغرض تدريب الشبكة (معايرتها).

اختبرت ثلاث نماذج في البداية لغرض معرفة تأثير التصاريف السابقة على معدل التصريف في يوم محدد لاحق، بعدها تم اختبار النموذج الذي يعطي أقل خطأ لغرض إجراء التنبؤ ليوم و يومين لاحقين.

بينت نتائج تطبيق الطريقة الإمكانية الكبيرة للشبكيات العصبية في إجراء التنبؤ و عزز ذلك من خلال مقدارين إحصائيين هما جذر معدل الخطأ التربيعي و معامل الارتباط بين التصاريف المقاسة و المحسوبة باستخدام النموذج، كما كان لنموذج الخلية العصبية المصمم القدرة على محاكاة قيم التصاريف الواطئة والعالية على حد سواء.

الملخص EN

The applicability and performance of the artificial neural networks are investigated by predicting river discharge one and two days ahead for Gharraf River, south of Iraq.

Gharraf River system is located at southeast Iraq within Mesopotamian Plain.

A multilayerd percpetron artificial neural net is selected to achieve experiments which trained by using back-propagation algorithm.

Three models are presented firstly to explore the effect of the previous discharge on the specified discharge.

The ANN generated results are evaluated using statistical parameters: squared correlation coefficient R2 and root mean squared error RMSE.

The results of this study indicate that ANNs are capable of producing very good results for both one and two days ahead predictions.

Correlation between observed and simulated discharge values of both high and low is estimated with a good accuracy.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Atiyyah, Ala Muhsin. 2009. Prediction of river discharge using artificial neural networks : an example of Gharraf River, South of Iraq. Iraqi Journal of Science،Vol. 50, no. 2, pp.200-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326800

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Atiyyah, Ala Muhsin. Prediction of river discharge using artificial neural networks : an example of Gharraf River, South of Iraq. Iraqi Journal of Science Vol. 50, no. 2 (2009), pp.200-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326800

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Atiyyah, Ala Muhsin. Prediction of river discharge using artificial neural networks : an example of Gharraf River, South of Iraq. Iraqi Journal of Science. 2009. Vol. 50, no. 2, pp.200-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326800

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 205

رقم السجل

BIM-326800