Application of Artifitial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) in estimation of stable channel geometry
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: دهمین سمینار بین المللی مهندسی رودخانه
- کد COI اختصاصی: IREC10_302
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 553
نویسندگان
M.Sc. Student, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran,
Associate Prof, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran,
Ph.D. Student, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran,
Ph.D. Student, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran,
چکیده
In this investigation, stable width (W), depth (D) and slope (S) have been estimated using Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) methods. The results obtained from these two methods were compared with previous regression formulas of Afzalimehr. The proposed models were trained and tested using 85 field data sets. The accuracy of the models was evaluated using RMSE1, MAE2, MARE3 and R4 statistical parameters. Results show that the SVM with MARE of 0.061, 0.042 and 0.074 was found to be better than ANN with MARE of 0.072, 0.076 and 1.82 and regression based equations with MARE of 4.51, 0.9 and 0.95 for width, depth and slope respectively. Generally, the results show that regression equations can not accurately estimate the stable channel geometry due to their high error amounts of RMSE, MAE and MARE. So, the application of a new method such as ANN and SVM models is investigated in this paper.کلیدواژه ها
Stable channel, ANN, SVM, channel geometryمقالات مرتبط جدید
- بررسی اثر کم آبیاری و زمان های کاربرد اسید سالیسیلیک بر شاخص های مورفولوژیک و عملکرد در جو (.Hordeum vulgar L)
- Optimizing Agricultural Profitability and EnvironmentalSustainability using Whale Optimization Algorithm in theMiyandoab Plain: An Integrated Hydrologic-Agronomic-Economic Model
- پیش بینی سری زمانی ورودی به سد با روش یادگیری عمیق(مطالعه موردی:سد جیرفت)
- قنات دهنو علی آباد،شهرستان ملایر کاندید ثبت در مرکز بین المللی قنات یونسکو
- تعیین حریم هیدرولیکی قنات با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (مطالعه موردی:قنوات دشت همدان)
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.