Prediction of groundwater level in Safwan-Zubair area using artificial neural networks
المؤلفون المشاركون
Kifah, Khudayr M.
al-Idani, Ali S.
al-Abbudi, Ali Hasan Duhaym
المصدر
Basrah Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 16، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2016)، ص ص. 42-50، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
علوم الأرض و المياه و البيئة
هندسة المواد والمعادن
الملخص EN
Safwan-Zubair area is regarded as one of the important agricultural areas in Basrah province, South of Iraq.
The aim of this study is to predict groundwater level in this area using ANNs model.
The data required for building the ANNs model are generated using MODFLOW model (V.5.3).
MODFLOW model was calibrated based on field measurements of groundwater level in13 monitoring wells during a period of one year (Nov./2013 to Oct/2014).
The neural network toolbox available in MATLAB version 7.1 (2010B) was used to develop the ANN models.
Three layers feed-forward network with Log-sigmoid transfer function was used.
The networks were trained using Levenberg-Marquradt back-propagation algorithm.
The ANN modes are divided into two groups, each of four models.
The input data of the first group include hydraulic heads, while, the input data of the second group include hydraulic heads and recharge rates.
Based on results of this study it was found that; the best ANN model for predicting groundwater levels in the study area is obtained when the input data includes hydraulic heads and recharge rates of two successive months preceding the target month, the best structure of ANN model is of three layers feed-forward network type composes of two hidden layers, each of ten nodes, and the including of recharge rates as input data, beside the hydraulic heads has improved slightly the results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Abbudi, Ali Hasan Duhaym& Kifah, Khudayr M.& al-Idani, Ali S.. 2016. Prediction of groundwater level in Safwan-Zubair area using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences،Vol. 16, no. 1, pp.42-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724375
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Abbudi, Ali Hasan Duhaym…[et al.]. Prediction of groundwater level in Safwan-Zubair area using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences Vol. 16, no. 1 (2016), pp.42-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724375
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Abbudi, Ali Hasan Duhaym& Kifah, Khudayr M.& al-Idani, Ali S.. Prediction of groundwater level in Safwan-Zubair area using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences. 2016. Vol. 16, no. 1, pp.42-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724375
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 49-50
رقم السجل
BIM-724375
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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