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卷积2642021
国际科学会议“构造机械学、水力学和水资源工程”(COMECHYDRO-2021) |
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文章号 | 01048 | |
页数 | 11 | |
段内 | 生态学、水电工程和物理过程建模 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126401048 | |
在线发布 | 2021年6月2日 |
人工神经网络和Al-Jawadiyah站缺损数据估计和填充模糊推理系统比较研究
一号莫斯科国立土木工程大学(国家研究大学),俄罗斯莫斯科
2莫斯科国立土木工程大学(国家研究大学),俄罗斯莫斯科
*对应作者 :alaa-slieman@hotmail.com
betway手机投注径流是水文循环最重要的构件之一,拥有完整的串流数据对任何水文建模过程都至关重要。这项研究比较人工神经网络和模糊推理系统估计Al-Jawadiyah水深站径流数据这项研究除在叙利亚-黎巴嫩边界Al-Amiri站测量径流值外,仅使用Al-Jawadiyah站径流数据进行了多项实验,并培训了大量人工神经网络以改变隐藏层数、神经元数和培训算法,直至根据回归标准实现最佳网络数和测值值与预测值间误差平方根值并制作了许多模糊推理模型,改变成员函数数和类型,直到最精确模型实现结果表明人工神经网络模型和模糊推理模型在估计研究区径流方面都高度可靠,结果对比显示两种模型高度融合,略偏向模糊模型本研究建议使用其余人工智能模型并比较以获取最精确模型betway手机投注这有助于准备全套水文和气候测量数据,这些测量数据构成为研究区准备精确水文模型的基础。
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