Application of Grey System Theory in Rainfall Estimation
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 176
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_COAM-2-2_002
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Considering the fact that Iran is situated in an arid and semi-arid region, rainfall prediction for the management of water resources is very important and necessary. Researchers have proposed various prediction methods that have been utilized in such areas as water and meteorology, especially water resources management. The present study aimed at predicting rainfall amounts using Grey Prediction Method. It is a novel approach in confrontation with uncertainties in the aquiferous region of Babolrud to serve for the water resources management purposes. Therefore, expressing the concepts of Grey Prediction Methods using the collected data, at a ۱۲-year timeframe of ۲۰۰۶ and ۲۰۱۷, rainfall prediction in ۲۰۱۸ and ۲۰۲۲ were also implemented with three methods GM(۱,۱), DGM(۲,۱) and Verhulest models. According to the calculated error and the predictive power, GM(۱,۱) method is better than other models and was placed within the set of good predictions. Also, we predict that in ۲۰۲۷, there might be a drought. According to the small samples and calculations required in this approach, the method is suggested for rainfall prediction in inexact environments. The authors can use fuzzy grey systems to predict the amount of rainfall in uncertaint environments.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Davood Darvishi Salookolaei
Assistant Professor, Department of Mathematics, Payame Noor University, Tehran, Iran.
Sifeng Liu
College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China
Parvin Babaei
Master of Science, Department of Mathematics, Payame Noor University, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :