The Time Series Prediction of Meteorological Parameters in the Arid and Semi-Arid Region
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: پانزدهمین کنفرانس ملی هیدرولیک ایران
- کد COI اختصاصی: IHC15_179
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 553
نویسندگان
Water Structures, MS. Qazvin Regional Water Authority, Qazvin, Iran
Masoumeh Alsadat Hashemi Tameh
Irrigation and Drainage Engineering, Ph.D. Candidate. Faculty of Engineering and Technology, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
Civil Engineering, Ph.D. Candidate. Qazvin Regional Water Authority, Qazvin, Iran
چکیده
Time series prediction of meteorological parameters plays an important role in making decision to decrease the effects of drought and climate change. Temperature is an important factor in planning andmaking decision of water resources and water balancing. Therefore, precise estimation of temperature isindispensable for every computation in hydrology and other disciplines. There are a lot of methods for estimating time series climate data and all of them can be grouped in (A) statistical methods and (B) intelligent methods. In this study, Artificial Neural Network (ANN) and ANFIS were applied asintelligent methods to estimate the maximum and minimum temperature. The data was spited into two parts (A) 90% data that was used as training and (B) the rest of the data set which was applied as the test set to validate the constructed model. The performance of Multi Layer Perceptron and Neuro-FuzzyInference System with the fuzzy c-means clustering (FCM-ANFIS) were investigated using differentnumbers of neurons in hidden layers and different number of clustering , respectively. Accuracies of the models were evaluated using indices such as R2, RMSE andMAE.کلیدواژه ها
Time series, Artificial neural network, Maximum temperature, Minimum temperatureمقالات مرتبط جدید
- تعیین ضریب زبری بهینه بستر در بازهای از رودخانه سقز
- بررسی عملکرد سرریزهای جانبی کلید پیانویی ذوزنقهای
- Analysis of Breakthrough Curves for Pollutant Transport in Laboratory Flume Using Soft Computing Models
- استفاده از مدلریاضی اینستریم در شبیه سازی اثرات تغییر مطلوبیت زیستگاه گونهی ماهی قزل آالی رنگین کمان (مطالعه ی موردی: رودخانهی کلیرکریک )
- تاثیر هندسه مقاطع مرکب رودخانهای بر اصلاح الگوی جریان در آبگیر جانبی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.