基于人工神经网络 (ANN) 方法的科罗拉多河径流预测
机器学习
2014-12-02 v1 物理与社会
摘要
基于人工神经网络 (ANN) 的模型是一种常用于模拟输入与输出参数之间复杂关系的计算方法。河流流量的预测是任何成功的水资源管理和流域规划所必需的。在本研究中，检验了人工神经网络预测科罗拉多河径流的有效性。在该建模过程中，ANN 模型用于将科罗拉多河的径流与一年中特定时间的降水量、环境温度和积雪深度等参数联系起来。该模型能够精确研究气候参数对科罗拉多河流量的影响。
引用
@article{arxiv.1411.7508,
title = {Forecasting the Colorado River Discharge Using an Artificial Neural Network (ANN) Approach},
author = {Amirhossein Mehrkesh and Maryam Ahmadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.7508},
year = {2014}
}
备注
11 pages, 4 figures and 5 tables