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As previsões de eventos futuros são necessárias em muitas das actividades associadas ao planeamento e funcionamento dos componentes de um sistema de recursos hídricos. Para a componente hidrológica, há necessidade de previsões a curto e longo prazo de séries cronológicas hidrológicas, a fim de optimizar o sistema ou de planear a expansão ou redução futura. Isto apresenta a comparação de diferentes técnicas de rede neural artificial (ANN) em previsões de fluxo diário contínuo e intermitente a curto prazo e previsão diária de sedimentos suspensos. Três técnicas diferentes de ANN, nomeadamente,…mehr

Produktbeschreibung
As previsões de eventos futuros são necessárias em muitas das actividades associadas ao planeamento e funcionamento dos componentes de um sistema de recursos hídricos. Para a componente hidrológica, há necessidade de previsões a curto e longo prazo de séries cronológicas hidrológicas, a fim de optimizar o sistema ou de planear a expansão ou redução futura. Isto apresenta a comparação de diferentes técnicas de rede neural artificial (ANN) em previsões de fluxo diário contínuo e intermitente a curto prazo e previsão diária de sedimentos suspensos. Três técnicas diferentes de ANN, nomeadamente, propagação de avanço e retrocesso (FFBP), redes neurais de regressão generalizada (GRNN) e redes neurais radiais baseadas em funções (RBF) são aplicadas aos dados hidrológicos. Em geral, o desempenho de previsão das técnicas ANN é considerado superior aos outros métodos estatísticos e estocásticos convencionais em termos dos critérios de desempenho seleccionados.
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Autorenporträt
Doktor Shahide Dehghan, doktor filosofii, fakul'tet geografii, Nadzhafabadskij filial, Islamskij uniwersitet Azad, Nadzhafabad, Iran. Tehnicheskie nawyki: klimatologiq, statisticheskij analiz, geografiq, geoprirodnye opasnosti, geomorfologiq, faktornyj analiz, analiz dannyh, izmenenie klimata, atmosfera, global'noe poteplenie, klimatologiq, strahowye inwesticii i wodnye resursy.