تحديد العناصر المناخية الأكثر تأثيراً على علاقة (الهطل-جريان) باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية / حالة دراسية: نهر الكبير الشمالي/
نشر في جامعة البعث
بتاريخ 2017
في مجال
والبحث باللغة
العربية
تحميل البحث
الملخص بالعربية
تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العناصر المناخية الأكثر تأثيرا على علاقة الهطل - جريان لنهر الكبير الشمالي, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. حيث احتوت مدخلات الشبكات العصبية على الهطل المطري و التدفق في النهر, وفق تأخرات زمنية مختلفة, بالإضافة إلى هنصر من العناصر المناخية في كل نموذج من النماذج, لتحديد النموذج الأفضل و الأكثر دقة.
المراجع المستخدمة
ANTAR, M. A; ELASSIOUTI, I; ALLAM, M. N. Rainfallrunoff modelling using artificial neural networks technique: a Blue Nile catchment case study. Hydrol. Process. 20, 1201– 1216, 2006
KALTEH, A. M. 2008 - Rainfall-runoff modelling using artificial neural networks (ANNs): modelling and understanding. Caspian J. Eng. Sci. Vol. 6 No.1. 53-58
KUMAR, M; RAGHUWANSHI, N. S; SINGH, R; WALLENDER, W. W; PRUITT, W. O, 2002. Estimating Evapotranspiration using Artificial Neural Network. Journal of Irrigation and Drainage Engineering