کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5486266 | 1399455 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Novel SVM-based technique to improve rainfall estimation over the Mediterranean region (north of Algeria) using the multispectral MSG SEVIRI imagery
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
علوم فضا و نجوم
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Moreover, rainfall estimates of our technique were compared with two high accuracy rainfall estimates methods based on MSG SEVIRI imagery namely: random forests (RF) based approach and an artificial neural network (ANN) based technique. The findings of the present technique indicate higher correlation coefficient (3-hourly: 0.78; daily: 0.94), and lower mean absolute error and root mean square error values. The results show that the new technique assign 3-hourly and daily rainfall with good and better accuracy than ANN technique and (RF) model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advances in Space Research - Volume 59, Issue 5, 1 March 2017, Pages 1381-1394
Journal: Advances in Space Research - Volume 59, Issue 5, 1 March 2017, Pages 1381-1394
نویسندگان
Mounir Sehad, Mourad Lazri, Soltane Ameur,