Краткосрочное прогнози&# [Russian]

By Прадип Кьяда

Прогнозирование осадков по-прежнему остается чрезвычайно важной проблемой в гидрологии. С другой стороны, осадки являются одним из наиболее сложных эффективных гидрологических процессов при прогнозировании стока. В настоящем исследовании предпринята попытка разработать модели искусственных нейронных сетей (ИНС) и адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS) для прогнозирования ежедневных осадков для муссонного периода в Джунагадхе, штат Гуджарат, Индия. Для обучения моделей использовались данные за период (с 1 июня по 30 октября) 1979-1981, 1984-1989 и 1991-2007 годов, а для тестирования моделей - данные за 2008-2011 годы. Анализ чувствительности был использован для определения наиболее важного параметра для прогнозирования осадков. В модели ANN для обучения и тестирования моделей использовался алгоритм обратного распространения и сигмоидальная функция активации, а в модели ANFIS - гауссова и обобщенная колоколообразная функции членства. В результате исследования было установлено, что производительность модели AN

• Format: Paperback
• Language: Russian
• ISBN: 6207554868
• ISBN13: 9786207554867
• Release Date: May 2024
• Publisher: Sciencia Scripts
• Length: 92 Pages
• Weight: 0.32 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"