Groundwater level estimation using radial basis function artificial neural network
Publish place: 8th International Congress on Civil Engineering
Publish Year: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,162
This Paper With 8 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:
ICCE08_920
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1387
Abstract:
In this study, RBF neural network was utilized to estimate groundwater level in an unsampled piezometric well. Six scenarios were performed using the data collected from piezometric wells distributed around the unsampled well to estimate the missing groundwater level. The results showed that the estimated groundwater level time series closely follows the entire fluctuation trend in water table with a mean absolute error of 0.13 meter. The distance between the sampled zone and unsampled area affected the correlation in the data drastically. Besides the distance, station elevation played an important role in correlating groundwater changes in adjacent stations.
Keywords:
Authors
G. R. Rakhshandehroo
Dept. of Civil and Environmental Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran.
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 :