کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6901574 | 1446495 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
River water modelling prediction using multi-linear regression, artificial neural network, and adaptive neuro-fuzzy inference system techniques
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی مدل سازی آب رودخانه با استفاده از رگرسیون چند خطی، شبکه عصبی مصنوعی و تکنیک های سیستم استنتاج فازی سازگار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون چند لاین، شبکه های عصبی مصنوعی، استنتاج فازی تطبیقی عصبی، اکسیژن را حل کن
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
In this study, multi linear regression ( MLR), artificial neural network (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system(ANFIS) techniques were developed to predict the Dissolve oxygen concentration at down stream of Agra city, using monthly input data which are dissolve oxygen(DO), pH, biological oxygen demand(BOD) and water temperature (WT) at three different places viz, Agra upstream, middle stream and downstream. Initially, 11 input parameters for all the three locations were used except DO at the downstream, then, 7 input for middle and downstream except DO at the target location and finally the downstream location was considered in the analysis. The performance was evaluated using determination coefficient (DC) and root mean square error (RMSE), the result of DO showed that both the ANN and ANFIS can be applied in modelling DO concentration in Agra city, and also indicate that, ANN model is slightly better than ANFIS and also indicates a considerable superiority to MLR.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 120, 2017, Pages 75-82
Journal: Procedia Computer Science - Volume 120, 2017, Pages 75-82
نویسندگان
S.I. Abba, Sinan Jasim Hadi, Jazuli Abdullahi,