Prediction of river discharge using artificial neural networks : an example of Gharraf River, South of Iraq
Other Title(s)
تخمين التصريف النهري باستخدام الشبكات العصبية الصناعية مثال عن نهر الغراف جنوب العراق
Author
Source
Issue
Vol. 50, Issue 2 (30 Jun. 2009), pp.200-205, 6 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2009-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
6
Main Subjects
Earth Sciences, Water and Environment
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 205
Record ID
BIM-326800