A COUNTERPROPAGATION FUZZY-NEURAL NETWORK MODELING APPROACH TO REAL TIME STREAMFLOW PREDICTION
- DSpace Home
- →
- Геология России
- →
- ELibrary
- →
- View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
A COUNTERPROPAGATION FUZZY-NEURAL NETWORK MODELING APPROACH TO REAL TIME STREAMFLOW PREDICTION
Chang F.J.; Chen Y.C.
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-citation:
Journal of Hydrology, 2001, 245, 1-4, 153-164
Date:
2001
Abstract:
A counterpropagation fuzzy-neural network (CFNN) is the fusion of a neural network and fuzzy arithmetic. It can automatically generate the rules used for clustering the input data. No parameter input is needed, because the parameters are systematically estimated by the approach of converging to an optimal solution. The advantages of the CFNN include the ability to cluster, learn, and construct, and the model presented herein is used to develop a hydrological model. The CFNN can automatically construct a rainfall-runoff model to forecast streamflow. The available streamflow and precipitation data of the upstream of the Da-cha River, in central Taiwan, is used to evaluate the CFNN rainfall-runoff model. A comparison of the results obtained by the CFNN model and ARMAX indicate the superiority and reliability of the CFNN rainfall-runoff model.
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
ELibrary
Метаданные публикаций с сайта https://www.elibrary.ru
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Шевырев С.Л.; Хомич В.Г. (2012)Дешифрированием полей трещиноватости по космическим снимкам установлены количественные структурные характеристики продуктивной гидротермальной системы Дальнегорского рудного района. Выявлена связь рудонасыщенности ...
-
Друки Алексей Алексеевич; Спицын Владимир Григорьевич; Болотова Юлия Александровна; Башлыков Артём Андреевич; Druki, Aleksey Alekseevich; Spitsyn, Vladimir Grigorievich; Bolotova, Yuliya Aleksandrovna; Bashlykov, Artyom Andreevich (Томский политехнический университет, 2018)Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки методов, алгоритмов и программных средств, обеспечивающих повышение эффективности семантической сегментации данных на снимках дистанционного зондирования ...
-
Агбаш Игорь Андреевич; Соболев Андрей Юрьевич (Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет геосистем и технологий», 2016)Созданы модули быстрой обработки данных каротажа: прямая и обратная двухслойные одномерные задачи бокового каротажного зондирования (БКЗ), обратная двухмерная задача БКЗ в упрощенной постановке, превосходящие по скорости ...
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection