research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Prediction of Tigris River Stage in Qurna, South of Iraq, Using Artificial Neural Networks
التنبؤ بمنسوب نهر دجلة في القرنة, جنوب العراق باستعمال الشبكات العصبيةِ الاصطناعية

Authors: Ali H. Al Aboodi --- Ammar S. Dawood --- Sarmad A. Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 13 Pages: 2448-2456
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Artificial neural networks (ANNs) with back-propagation algorithm areperformed for predicting the stage of Tigris River in Qurna city, Basrah, south of Iraq. This model was adopted to investigate the applicability of ANNs as an effective tool to simulate the river stage for short term. By using the neural network toolbox in Matlab R2007b, three models are constructed as the first experiment. Multilayer percpetron with one hidden layer is used in the architecture of network. The best model is selected according to the trial and errorprocedure based on three common statistic coefficients (coefficient of correlation, root mean square error, and coefficient of efficiency). The best model from first experiment is used to predict the stage river for one, two, and three days ahead as the second experiment. Results indicated the ANNs with back-propagation algorithm are a powerful technique to predict the short term stage of Tigris River

تمت تهيئة الشبكات العصبية الصناعية باستخدام طريقة انسياب الخطأ لأعداد نموذج التنبؤ بمنسوب نهر دجلة في قضاء القرنة, محافظة البصرة, جنوب العراق. استخدم النموذج المعد للتحري عن إمكانية الشبكات العصبية الصناعية كأداة فاعلة في محاكاة منسوب النهر ثلاثة .(Matlab R2007b) للمدى القصير باستعمال صندوق عدة الشبكات العصبية في برنامج نماذج أنشأت كتجربة أولية حيث استخدمت الشبكة العصبية من النوع متعدد الطبقات لبناء معمارية الشبكة. أفضل نموذج اختير طبقا لعملية التجربة والخطأ مستندا على ثلاث معاملاتإحصائية معروفة هي (معامل الارتباط, جذر معدل الخطأ ألتربيعي, ومعامل الكفاءة). أفضل نموذج انبثق كحصيلة لنتائج المرحلة الأولى, استعمل لتنبؤ بمنسوب النهر ليوم, يومين, وثلاثة أيام لاحقة. بينت النتائج, إن الشبكات العصبية الصناعية المعايرة باستعمال طريقة انسياب الخطأ تقنية كفؤءة للتنبؤ بمنسوب نهر دجلة للمدى القصير.

Keywords

Prediction --- Tigris --- Stage --- Neural --- Networks

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2009 (1)