Short-term Rainfall Forecasting using ANNs and ANFIS Models : Artificial Neural Networks and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017

6202011602 / 9786202011600

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Rainfall forecasting still represents an extremely important issue in hydrology. On the other hand, rainfall is one of the most complicated effective hydrologic processes in runoff prediction. In the present study an attempt has been made to develop artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) models for forecasting of daily rainfall for monsoon period of Junagadh, Gujarat, India. The data of period (1st June to 30th October) of years 1979-1981, 1984-1989 and 1991-2007 were used to train the models and data of years 2008-2011 were used for test the models. The sensitivity analysis was used to identify the most important parameter for rainfall prediction. In ANN model, back-propagation algorithm and sigmoid activation function used to train and test the models while in ANFIS models, gaussian and generalized bell membership function are used. It was found from the study that the performance of the ANN double hidden layer model with four input parameters is better than the ANFIS model. The sensitivity analysis indicated that the most important input parameter besides rainfall itself is the vapour pressure in rainfall forecasting.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9786202011600

Titel
Short-term Rainfall Forecasting using ANNs and ANFIS Models : Artificial Neural Networks and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Autor
Pradip Kyada
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6202011602
ISBN-13
9786202011600
Artikelgewicht
167 Gramm
Abmessungen
220x150x7 mm

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