Andere Kunden interessierten sich auch für
![Filets maillants marins de la côte de Mumbai : Conception et spécification technique]( "Filets maillants marins de la côte de Mumbai : Conception et spécification technique")
Filets maillants marins de la côte de Mumbai : Conception et spécification technique29,99 €![L'arsenic, sa contamination et sa dépollution par la technique de phytoremédiation]( "L'arsenic, sa contamination et sa dépollution par la technique de phytoremédiation")
L'arsenic, sa contamination et sa dépollution par la technique de phytoremédiation54,90 €![LA CULTURE DE SPINACIA OLERACES EN UTILISANT TECHNIQUE HYDROPONIQUE]( "LA CULTURE DE SPINACIA OLERACES EN UTILISANT TECHNIQUE HYDROPONIQUE")
LA CULTURE DE SPINACIA OLERACES EN UTILISANT TECHNIQUE HYDROPONIQUE24,99 €![COLORANTS À USAGE ALIMENTAIRE]( "COLORANTS À USAGE ALIMENTAIRE")
COLORANTS À USAGE ALIMENTAIRE29,99 €![Compétences de l'enseignement technique]( "Compétences de l'enseignement technique")
Compétences de l'enseignement technique29,99 €![Doubler le revenu des agriculteurs par la technique d'irrigation au goutte-à-goutte]( "Doubler le revenu des agriculteurs par la technique d'irrigation au goutte-à-goutte")
Doubler le revenu des agriculteurs par la technique d'irrigation au goutte-à-goutte26,99 €![Manuel technique de production du sésame]( "Manuel technique de production du sésame")
Manuel technique de production du sésame23,99 €
Les précipitations sont un paramètre très important dans les modèles hydrologiques. De nombreuses techniques et modèles ont été développés pour la prévision des précipitations. Cette étude présente une méthode de prévision des précipitations en développant un modèle basé sur l'ANN utilisant les principales variables météorologiques telles que la température du bulbe sec, la température du bulbe humide, l'humidité relative, l'évaporation de la cuvette, la pression de vapeur comme données d'entrée, tandis que les précipitations constituent la sortie cible. Dans le cadre des procédures de développement du modèle ANN, les ensembles de 11956 données de la zone d'étude ont été divisés en deux parties, 70% de l'ensemble des ensembles de données étant utilisés comme données d'entraînement tandis que les 30% restants sont utilisés comme données de test et de validation. Le modèle proposé a été en mesure de prédire les valeurs avec des résultats appropriés. Pour évaluer les résultats et la capacité des modèles pronostiques développés, des indices statistiques appropriés tels que le coefficient de détermination (R2), l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'efficacité de Nash-Sutcliffe (EF), les critères d'information d'Akaike (AIC), les critères d'information bayésiens (BIC) ont été utilisés. Les résultats de cette analyse ont montré que le modèle ANN 5-5-3-1 fournit des résultats satisfaisants sur la base des indices statistiques.