Statistical Functions as an Auxiliary Means in Hydrological Time Series Modeling Using New Data Driven Techniques
محل انتشار: هشتمین کنگره بین المللی مهندسی عمران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,548
فایل این مقاله در 8 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:
ICCE08_536
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1387
چکیده مقاله:
Interesting in using of relatively new data driven modeling techniques (eg. neural networks or neurofuzzy) is being increased among water resources engineering researchers in recent years. One of difficult task in hydrological modeling using these new computational intelligence techniques is selecting appropriate number of model inputs. In this study, the ability of using auto-, cross-, and partial autocorrelation functions were evaluated for model input selection. The method was applied for Sembrong dams reservoir inflow data located in Malaysia. The selected inputs were used to construct simple neural network and neuro-fuzzy models. Results show using these statistical functions can reduce attempts in modeling hydrological time series using computational intelligence techniques.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahram Karimi-Googhari
Assistant Professor, Department of Water Engineering, Shahid-Bahonar University of Kerman, Kerman, 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 :