Prediction of Ryznar stability index for treated water of WTPs located on al-Karakh side of Baghdad City using artificial neural network (ANN)‎ technique

العناوين الأخرى

التنبؤ بمؤشر الاستقرار (RI)‎ للمياه المعالجة من محطات تصفية الماء على جانب الكرخ من مدينة بغداد باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)‎

المؤلفون المشاركون

al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr
Ali, Sura Karim
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid

المصدر

Journal of Engineering

العدد

المجلد 22، العدد 5 (31 مايو/أيار 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية الهندسة

تاريخ النشر

2016-05-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

10

التخصصات الرئيسية

علوم الأرض و المياه و البيئة

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث تم تطبيق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بمؤشر الاستقرار (RI) من المياه المتدفقة من محطات تصفية الماء في الجانب الكرخ (الجانب الأيسر) في مدينة بغداد للعام 2013.

قد طورت و فحصت ثلاثة نماذج (ANN1, ANN2, and ANN3 ANN1) باستخدام البيانات من أمانة بغداد بما في ذلك نوعية مياه الشرب للفترة من 2004 إلى 2013.

و تشير النتائج إلى أنه من الممكن جدا استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بمؤشر الاستقرار القياسي (RI) مع درجة جيدة من الدقة.

حيث يمكن استخدام النموذج (ANN2) لتنبؤ (RI) لمياه المنتجة من محطات التصفية الكرخ، القادسية و الكرامة بأعلى معامل الارتباط الذي تم الحصول عليه 92.4، 82.9 و 79.1 % على التوالي.

بينما يمكن استخدام النموذج (ANN3) لمحطة تصفية الدورة حيث كان معامل الارتباط 92.8 %.

الملخص EN

In this research an Artificial Neural Network (ANN) technique was applied for the prediction of Ryznar Index (RI) of the flowing water from WTPs in Al-Karakh side (left side) in Baghdad city for year 2013.

Three models (ANN1, ANN2 and ANN3) have been developed and tested using data from Baghdad Mayoralty (Amanat Baghdad) including drinking water quality for the period 2004 to 2013.

The results indicate that it is quite possible to use an artificial neural networks in predicting the stability index (RI) with a good degree of accuracy.

Where ANN 2 model could be used to predict RI for the effluents from Al-Karakh, Al-Qadisiya and Al-Karama WTPs as the highest correlation coefficient were obtained 92.4, 82.9 and 79.1% respectively.

For Al-Dora WTP, ANN 3 model could be used as R was 92.8 %.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Ali, Sura Karim& al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid& al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr. 2016. Prediction of Ryznar stability index for treated water of WTPs located on al-Karakh side of Baghdad City using artificial neural network (ANN) technique. Journal of Engineering،Vol. 22, no. 5, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-685337

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Ali, Sura Karim…[et al.]. Prediction of Ryznar stability index for treated water of WTPs located on al-Karakh side of Baghdad City using artificial neural network (ANN) technique. Journal of Engineering Vol. 22, no. 5 (May. 2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-685337

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Ali, Sura Karim& al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid& al-Ubaydi, Basim Husayn Khudayr. Prediction of Ryznar stability index for treated water of WTPs located on al-Karakh side of Baghdad City using artificial neural network (ANN) technique. Journal of Engineering. 2016. Vol. 22, no. 5, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-685337

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes appendices : p. 8-10

رقم السجل

BIM-685337