Support Vector Machine (SVM) for Rainfall Forecasting at Johor River
- سال انتشار: 1397
- محل انتشار: مجله بین المللی تعامل سازه و خاک، دوره: 1، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_SSI-1-1_003
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 538
نویسندگان
Department of Civil and Structural Engineering, University of Malaysia, Malaysia
School of ocean engineering, Universiti Malaysia Terengganu (UMT),۲۱۰۳۰, Terengganu , Malaysia
Faculty of Engineering, University of Garyounis, Banighazi, Libya
چکیده
Rainfall prediction plays an important part in forecasting early warnings of heavy rainfall and flash floods. In this study, rainfall data from Ladang Getah Malaya, Kota Tinggi at Johor state, Malaysia is taken for the rainfall prediction model over a period of 60 years. The method used to build the prediction model is known as the support vector machine (SVM) method. The results indicate the SVM utilizing the radial basis function (RBF) kernel performed the best among four kernels (RBF, Sigmoid, Linear, and Polynomial). Even though the results were less satisfactory than expected, adjustments could possibly be made to this model in order to improve its performance. Some of the reasons why the degradation of the performance occurred are extremely large values inside the actual data affected the performance of the model and data might not be as accurate as possible due to equipment errors during measurementکلیدواژه ها
Support Vector Machine، Rainfall Prediction، Johor Stateمقالات مرتبط جدید
- تخمین انرژی شکست بتن با استفاده از روشهای یادگیری ماشینی
- رابطه تحلیلی طول گرداب و طول شیب شکن قائم
- واکاوی نقش باغ عفیفآباد در شکلگیری الگوی باغهای معاصر ایران از دیدگاه دکتر محمدکریم پیرنیا
- تحلیل مولفه های موثر در طراحی مجتمع تفریحی با نگاه به هنر باغسازی ایرانی در تبریز
- تاثیر حذف اثر ستون در خرابی پیشرونده بر عملکرد لرزه ای سازه های فوالدی
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.