research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Forecasting Models for Some Water Quality Parameters of Shatt Al-Hilla River, Iraq

Authors: Rafa H. Al-Suhili --- Nesrin J. Al-Mansori
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 4 Pages: 1384-1391
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper provides Artificial Neural Networks model versions for forecasting the monthly averages of some chemical water quality parameters of Shatt Al-Hilla River, which is located at Hilla City, south of Iraq. The water quality parameters investigated were Sulphate, Magnesium, Calcium, Alkalinity, and Total Hardness. Results indicate that for Sulphate and Calcium high correlation coefficients models were observed to be (0.9 and 0.88), while for Magnesium, Alkalinity and Hardness low correlation coefficients model were observed to be (0.48,0.58, and 0.51) respectively. Serial correlation behavior of these variables indicate at that high lag time correlations sequences are observed for the first two variables and low ones for the last three water quality parameters. A serial correlation coefficient analysis was done and indicates that as the variable exhibited weak lag correlation structure, then a successful ANN forecasting model could not be obtained even if many trials were done to enhance it's performance, such as increasing the number of nodes, the lagged input variables, and/or changing the learning rate and the momentum term values, or the use of different types of activation functions. On the other hand, those variables that have a strong lag correlation structure can easily fit successful ANN forecasting models

يتناول هذا البحث التنبؤ بالمعدلات الشهرية لبعض المحددات الكيميائية لمياه شط الحلة الواقع في محافظة بابل بأستخدام الشبكات العصبية الصناعية, المحددات المستخدمة في الموديل الكبربت, المغنيسيوم, الكالسيوم, القاعدية , العسرة الكلية. بينت النتائج بأن الكبريت والكالسيوم يمتاز بمعامل ارتباط عالي عند تطبيق الموديل (0.8,0.9) ... بينما المغنيسيوم والقاعدية والعسرة كان معامل الارتباط (0.48, 0.58,0.51) على التوالي. من الملاحظ انه قيمة الارتباط العالي للمتغيرين الأوليين ولبقية العناصر بقيم واطئة ..كان بسبب محددات الوقت . نجاح تحليل الموديل بتنبؤ بالقيم بأستخدام ANN لا يمكن اجراءه حتى بكثرة عدد المحاولات ..وانما بزيادة عدد النقاط او تغيير معدل التعلم او تغيير قيمة الزخم او استخدام نوع اخر من المعادلات الفعالة .من جهة أخرى بناء هذا الموديل بأستخدام ANN كان مطابق للتخمين للقيم للمحددات الكيميائية للمياة.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)