|  درخواست عضويت  |  رمز خود را فراموش کرده ايد؟  |  ورود اعضا [Sign in]
جستجوي پيشرفته مطالب   |  
 جستجو:  
magiran.com >  فصلنامه فيزيك زمين و فضا >سال چهل و چهارم، شماره 4 > متن
مشخصات نشريه
آخرين شماره
آرشيو شماره هاي گذشته
جستجوي مطالب
سايت اختصاصي
تماس با نشريه
ارسال الکترونيکي مقاله
شماره جديد اين نشريه
سال چهل و پنجم
شماره 1
بهار 1398


 راهنمای موضوعی نشريات
اين نشريه در گروه(های) زير قرار گرفته است:

?????


 


Journal of the Earth and Space Physics, 2019(Issue 4)



Title:
Prediction of monthly rainfall using artificial neural network mixture approach, Case Study: Torbat-e Heydariyeh


Author(s):
Iman Zabbah, Ali Reza Roshani *, Amin Khafage

Paper language: English


Abstract:

Rainfall is one of the most important elements of water cycle used in evaluating climate conditions of each region. Long-term forecast of rainfall for arid and semi-arid regions is very important for managing and planning of water resources. To forecast appropriately, accurate data regarding humidity, temperature, pressure, wind speed etc. is required.This article is analytical and its database includes 7336 records situated in 11 features from daily brainstorm data within a twenty year period. The samples were selected based on a case study in Torbat-e Heydariyeh. 70% were chosen for learning and 30% were chosen for taking tests. From 7181 available data, 75% and 25% were used for training and evaluating, respectively. This research studied the performance of different neural networks in order to predict precipitation and then presented an algorithm for combining neural networks with linear and nonlinear methods. After modeling and comparing their results using neural networks, the root mean square error was recorded for each method. In the first modeling, the artificial neural network error was 0.05, in the second modeling, linear combination of neural networks error was 0.07, and in the third model, nonlinear combination neural networks error was 0.001. Reducing the error of forecasting precipitation has always been one of the goals of the researchers. This study, with the forecast of precipitation by neural networks, suggested that the use of a more robust method called a nonlinear combination neural network can lead to improve men is in for cast diagnostic accuracy.



Keywords:
Monthly rainfall, artificial neural networks, experts? mixture, Torbat-e Heydariyeh Precipitation
 

دوست گرامي:

    با تشکر از همراهي شما به اطلاع مي رساند مطالعه متن مقالات نشريات و خدمات اختصاصي اين سايت تنها براي اعضا و با پرداخت حق عضويت (اشتراک طلايي) امکان پذير است.

  هزینه حق عضویت سالانه(اشتراک طلایی):

  • مشترکان داخل کشور     250.000 ريال (100 مقاله اعتبار اولیه) پرداخت با همه کارتهای بانکی
  • مشترکان خارج از کشور   50 دلار  (100 مقاله اعتبار اولیه) پرداخت با  Paypal
  اگر عضو سايت هستيد:
     شناسه کاربري:
     رمز عبور:

  اگر عضو سايت نيستيد:
شما با تکميل فرم عضويت و تاييد نشاني ايميل خود در سايت "بانک اطلاعات نشريات کشور magiran.com"  مي توانيد از امکانات اختصاصي اين سايت به شرح زير استفاده نماييد.:
  • دسترسي به متن مقالات پس از پرداخت حق عضويت و فعال سازی اشتراک طلايي
  • استفاده از  فروشگاه سايت و سفارش اينترنتي اشتراک نسخه چاپي نشريات با 10 درصد تخفيف
  • ايجاد فهرست نشريات مورد علاقه براي دسترسي سريع
  • اطلاع از انتشار نشريات مورد علاقه از طريق پست الکترونيکي
  • دريافت روزانه سرخط مطالب روزنامه هاي عضو بر اساس کلمات انتخابي خودتان تا سقف 10 عنوان


آيا مايل به عضويت در بانک اطلاعات نشريات کشور هستيد؟ 
(رايگان)

          

 



 

 

 
 
ارسال مطلب به دوستان
نظر بدهيد
ثبت در فهرست علائق

معرفی سايت به ديگران
گزارش اشکال در اطلاعات
اشتراک نشريات ديگر



 

اعتماد
ايران
جام جم
دنياي اقتصاد
رسالت
شرق
كيهان
 پيشخوان
فصلنامه تاريخ روابط خارجي
متن مطالب شماره 75، تابستان 1397را در magiran بخوانيد.

 

 

 

سايت را به دوستان خود معرفی کنيد    
 1397-1380 کليه حقوق متعلق به سايت بانک اطلاعات نشريات کشور است.
اطلاعات مندرج در اين پايگاه فقط جهت مطالعه کاربران با رعايت شرايط اعلام شده است.  کپی برداري و بازنشر اطلاعات به هر روش و با هر هدفی ممنوع و پيگيرد قانوني دارد.
 

پشتيبانی سايت magiran.com (در ساعات اداری): 77512642  021
تهران، صندوق پستی 111-15655
فقط در مورد خدمات سايت با ما تماس بگيريد. در مورد محتوای اخبار و مطالب منتشر شده در مجلات و روزنامه ها اطلاعی نداريم!
 


توجه:
magiran.com پايگاهی مرجع است که با هدف اطلاع رسانی و دسترسی به همه مجلات کشور توسط بخش خصوصی و به صورت مستقل اداره می شود. همکاری نشريات عضو تنها مشارکت در تکميل و توسعه سايت است و مسئوليت چگونگی ارايه خدمات سايت بر عهده ايشان نمی باشد.



تمامي خدمات پایگاه magiran.com ، حسب مورد داراي مجوزهاي لازم از مراجع مربوطه مي‌باشند و فعاليت‌هاي اين سايت تابع قوانين و مقررات جمهوري اسلامي ايران است