research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Estimating Reference Evapo- transpiration in Mosul (Iraq) Using Cascade Neural Networks
تخمين التبخر- نتح المرجعي اليومي لمنطقة الموصل (العراق) باستخدام الشبكات العصبية نوع Cascade

Authors: Fatin Mahmoud Shehab --- Raid Rafi Omar --- Radhwan Yousif Sedik
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 9 Part (A) Engineering Pages: 2277-2285
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Recently artificial neural network (ANN) has been applied for estimating reference evapo-transpiration (ETₒ).In this study a mathematical model was built by application the cascade forward network technique (CCANN) to estimate the daily reference evapo-transpiration in the city of Mosul, north of Iraq .The input parameters for the CCANN were the: temperature, solar radiation, wind speed at 2m height, and relative humidity. A check for the accuracy of the performance of the network was made using values of reference evapo-transpiration obtained from pan evaporation method. The results revealed linear correlation between the network output and the data of the measured pan evapo-transpiration with correlation coefficient of (0.9679). This indicates the possibility of use of CCANN to determine the daily reference evapo- transpiration. The results also show that the CCANN model performs better more accurate compared to other models.

لقد شاع في الآونة الأخيرة استخدام أسلوب الشبكات العصبية الصناعية في تخمين مقدار التبخر-نتح. في هذا البحث تم بناء انمودج رياضياتي باعتماد تطبيق تقنيات الشبكات العصبية الصناعية نوع Cascade Forward لغرض تخمين مقدار التبخر-نتح المرجعي اليومي لمنطقة الموصل (شمال العراق). البيانات التي استخدمت كمدخلات للشبكة العصبية هي درجة الحرارة , الإشعاع الشمسي , سرعة الرياح على ارتفاع 2 متر والرطوبة النسبية. ولغرض التأكد من صحة أداء الشبكة استخدمت بيانات التبخرالانائي اليومي Class A Pan للمنطقة ولنفس الفترة كمخرجات مأمولة أو كهدف .أظهرت النتائج توافق خطي بين مخرجات الشبكة وبيانات التبخر الانائي المقاسة وبمعامل ارتباط (0.9679) وهذا يبين إمكانية استخدام CCANN لحساب التبخر-نتح المرجعي اليومي . وبمقارنة هذه النتائج بالنتائج المستحصلة من البحوث السابقة والتي استخدمت فيها نماذج أخرى من الشبكات العصبية الصناعية نجد أن هذه الطريقة أعطت نتائج أكثر دقة وكفاءة .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)