The systematic approach of Chaotic in noise reduction to improve the accuracy of monthly Nahadchai River
محل انتشار: نهمین کنگره بین الملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,086
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE09_699
تاریخ نمایه سازی: 7 مهر 1391
چکیده مقاله:
Complexity and the dynamic behavior of nonlinear hydrological processes such as river flow that being necessary using of the mathematical models, intelligent, and new theories. The extent of the influence of noise on the analysis of hydrological (or any real) data is difficult to understand due to the lack of knowledge on the level and nature of the noise. Meanwhile, a variety of nonlinear noise reduction methods have been developed and applied to hydrological (and other real) data. Recent studies have shown that the noise limits the performance of many techniques used for identification and prediction of deterministic systems. The present study addresses some of the potential problems in applying such methods to chaotic hydrological (or any real) data, and discusses the usefulness of estimating the noise level prior to noise reduction. In this study, the model predictions with artificial neural networks has been studied for the monthly values of river flow in Nahandchai what demonstrating on the raw data and in noise-reduced data. The results indicate that acceptable accuracy estimates for the noise-reduced data
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Ali Ghorbani
Associate Professor Dept. of Water Resources, Agriculture Faculty, University of Tabriz, Iran
Samira Roumianfar
M.Sc. Graduate, Hydraulic Structure of Civil Engineering, University of Tabriz, 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 :