Daily discharge prediction using artificial neural networks (ANNs) for Al Gharraf River in Thi Qar Province, Iraq
المؤلف
المصدر
Thi-Qar University Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 9، العدد 2 (30 سبتمبر/أيلول 2018)، ص ص. 118-127، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
In the present study an Artificial Neural Networks (ANNs) model has been developed for Al Gharraf River in Thi Qar Province, Iraq.
The modeled network is trained, validated and tested using daily discharge data pertaining to 3 years (January 2014 to January 2017) for four stations on the river Al Gharraf (Regulator II, Regulator III, Regulator IIII and Al Badaa).
The number of hidden neurons is estimated according to trial and error procedure.
The best model is selected according to based root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of correlation (R).
The results showed the optimum numbers of neuron in hidden layer is equal to 10 and indicate that the ANNs is effective technique for forecasting the river discharge, which are utmost essential to hydrologists around the globe
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dakhil, Ahmad Awdah. 2018. Daily discharge prediction using artificial neural networks (ANNs) for Al Gharraf River in Thi Qar Province, Iraq. Thi-Qar University Journal for Engineering Sciences،Vol. 9, no. 2, pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901033
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dakhil, Ahmad Awdah. Daily discharge prediction using artificial neural networks (ANNs) for Al Gharraf River in Thi Qar Province, Iraq. Thi-Qar University Journal for Engineering Sciences Vol. 9, no. 2 (Sep. 2018), pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901033
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dakhil, Ahmad Awdah. Daily discharge prediction using artificial neural networks (ANNs) for Al Gharraf River in Thi Qar Province, Iraq. Thi-Qar University Journal for Engineering Sciences. 2018. Vol. 9, no. 2, pp.118-127.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901033
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 126-127
رقم السجل
BIM-901033
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