![](/images/graphics-bg.png)
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
المصدر
العدد
المجلد 50، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2009)، ص ص. 200-205، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
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
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)