research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
MONTHLY RAINFALL QUANTITIES FORCASTING USING NARX NETWORK
تنبؤ كميات الامطار الهاطلة شهرياً بأستخدام شبكات التغذية العكسية الديناميكية العصبية

Authors: Mohammed Ali Tawfeeq --- Ghusoon Idan Arb
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 103-114
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

An accurate precipitation forecast can reflect positive impact in several areas. It provides helpful data in hydrological projects designs, such as constructing dams, reservoirs, rainfall networks, as well as takes some precautionary measures that can overcome the flooding problems. This paper proposes a monthly quantitative precipitation forecasting model that covers the total land area of Iraq. The model is based on the use of Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input neural network (NARX). This type of network is considered as one of the most important dynamic networks that can deal with time series data. It is a type of recurrent networks with feedback connections between its layers and a tapped delay lines. The data used to train and test the network are real data obtained by NASA GES DISC which represent monthly quantitative precipitation of more than 1350 site uniformly distributed to cover the land of Iraq for a historical period of ten years. The designed forecasting network model showed good performance, in which the total calculated MSE for the testing data set is about (2.8×10-3), and the its correlation coefficient R is about (0.95). The correlation of the predicted error with time has been checked also; it showed that almost all the autocorrelation function values are fall within the bound of the confidence interval.

ان التنبؤ الدقيق لكميات هطول الأمطار يمكن ان ينعكس إيجابا وبشكل مؤثر في العديد من المجالات. حيث أنه يوفر بيانات مساعدة عند اعداد تصاميم المشاريع الهيدرولوجية، مثل بناء السدود والخزانات وشبكات مياه الأمطار، وكذلك لاتخاذ بعض التدابير الاحترازية التي يمكن من خلالها التغلب على مشاكل الفيضانات. اقترح هذا البحث نموذج تنبؤ كمي شهري لهطول الامطار وبما يغطي اجمالي مساحة العراق. يستند هذا النموذج على استخدام شبكات عصبية ذات انحدار غير خطي مع مدخلات خارجية المنشأ (NARX). ان نوع هذه الشبكة يعتبر أحد الشبكات الديناميكية الأكثر أهمية التي يمكن أن تتعامل مع بيانات السلاسل الزمنية. ان هذا النوع يمثل الشبكات ذات النواتج المرتدة عكسياً والتي تحوي على وصلات تغذية عكسية بين طبقاتها مع خطوط تأخير توظيف نواتجها. البيانات المستخدمة لتدريب واختبار الشبكة هي بيانات حقيقية تم الحصول عليها من موقع وكالة ناسا غيس دسك (NASA GES DISC) والتي تمثل كميات الامطار الهاطلة شهرياً لأكثر من 1350 موقع موزعة بشكل متجانس لتغطية مساحة العراق لفترة تاريخية تمتد لعشر سنوات. أظهر نموذج الشبكة التنبؤي المصمم أداء الجيداً، وقد بلغت كمية معدل مربع الخطأ باستخدام بيانات الفحص حوالي (3-10*2.8)، واجمالي معامل الارتباط R هو حوالي (0.95). وقد تم التحقق ان كان هنالك ترابط ما بين الخطأ المتوقع والزمن: حيث أظهرت نتائج احتساب الارتباط الذاتي ان جميع القيم تقريبا تقع ضمن حدود فترة الثقة.


Article
ANALYSIS OF SOLAR RADIATION Data IN CIRCULAR MODEL BASED ON NATURAL NEIGHBOUR INVERSE DISTANCE WEIGHTED

Authors: Nasir Ahmed Al_awad --- Ghusoon Idan Arb
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2018 Volume: 22 Issue: 2 (Part-5) Pages: 86-93
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The central qualities of sun powered radiation in Iraq are condensed, and the choice of those destinations with potential for advancement of sunlight based plants depends on the nearby most extreme sun oriented radiation. The mapping of worldwide sun powered radiation is critical in outlining of sun based vitality framework and sustainable power source applications, additionally the worldwide sun based radiation estimation and mapping will encourage designers and planner purposes and applications. In this paper estimated and evaluated worldwide sunlight based radiation information was utilized. The estimation of worldwide radiation information can give comes about with satisfactory precision to build up sun powered maps of month to month radiation utilizing Natural Neighbour Inverse Distance Weighted (NNIDW) Method with circular model.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)