Utilizing artificial neural network to measure stream flow in flood plain (Case study: Sepidroud watershed)
Publish place: 09th International River Engineering Conference
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,127
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IREC09_162
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
Abstract:
In this paper, stream flow forecasting in long term series of time, has been investigated by ANN model. For knowing the hydrological behavior and water management of Sepidroud River (North of Iran-Gilan) the present study focused on stream flow forecasting with artificial neural network. Ten years (2000-2009) historical inflow data, observed from the Sepidroud River, were selected ; then 10 years inflow of the Sepidroud River have been forecasted by neural network. Finally, the results obtained from forecasted data compared with observed data. The results showed that neural network could predict stream flow with high precision and the maximum error between predicted and observed data was 3% approximately
Keywords:
Authors
Alireza Mardookhpour
Ph.D.Department of Civil and Water Engineering,Lahijan Branch, Islamic Azad University
Freydoon Godarzvand Chegini
B.S. Department of Water Engineering, Lahijan Branch, Islamic Azad University, Lahijan
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :