Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 7 van 23 gevonden artikelen
 
 
  Comparison of Neural Network and K-Nearest Neighbor Methods in Daily Flow Forecasting
 
 
Titel: Comparison of Neural Network and K-Nearest Neighbor Methods in Daily Flow Forecasting
Auteur: Alireza Eskandarinia
Hadi Nazarpour
Mehdi Teimouri
Mirkhalegh Z. Ahmadi
Verschenen in: Journal of applied sciences
Paginering: Jaargang 10 (2010) nr. 11 pagina's 1006-1010
Jaar: 2010
Inhoud: This study illustrates the application of Multilayer perceptron (MLP) Neural Network (NN) for flow prediction of a Bakhtiari River. Since measurement of variables is time consuming and defining the efficient variable is essential for better performance of NN, alternative method of flow forecasting is needed. The K-Nearest Neighbor (K-NN) method which is a non-parametric regression methodology as indicated by the absence of any parameterized analytical function of the input-output relationship is used in this study. The implementation of each time series technique is investigated and the performances of the models are then compared. It is concluded that discharge in one day-ahead and Antecedent Precipitation Index (API) for seven days-ahead are the most important inputs and NN model has little better result than nearest neighbor method.
Uitgever: Asian Network for Scientific Information (provided by DOAJ)
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 7 van 23 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland