![](/images/graphics-bg.png)
Predicting the daily evaporation in Ramadi City by using artificial neural network
العناوين الأخرى
التنبؤ بالتبخر اليومي باستخدام الشبكات العصبية الصناعية
المؤلف
المصدر
Anbar Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 7، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 134-139، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper the artificial neural network used to predict dilly evaporation.
The model was trained in MATLAB with five inputs.
The inputs are Min.
Temperature, Max.
Temperature, average temperature, wind speed and humidity.
The data collected from Alramadi meteorological station for one year.
The transfer function models are sigmoid and tangent sigmoid in hidden and output layer, it is the most commonly used nonlinear activation function.
The best numbers of neurons used in this paper was three nodes.
The results concludes, that the artificial neural network is a good technique for predicting daily evaporation, the empirical equation can be used to compute daily evaporation (Eq.6) with regression more than 96% for all (training, validation and testing) as well as, in this model that the Max.
Temperature is a most influence factor in evaporation with importance ratio equal to (30%) then humidity (26%).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Mawla, Athir Salim. 2017. Predicting the daily evaporation in Ramadi City by using artificial neural network. Anbar Journal for Engineering Sciences،Vol. 7, no. 2, pp.134-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-937248
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Mawla, Athir Salim. Predicting the daily evaporation in Ramadi City by using artificial neural network. Anbar Journal for Engineering Sciences Vol. 7, no. 2 (2017), pp.134-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-937248
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Mawla, Athir Salim. Predicting the daily evaporation in Ramadi City by using artificial neural network. Anbar Journal for Engineering Sciences. 2017. Vol. 7, no. 2, pp.134-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-937248
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-937248
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)