인공 신경망에 의한 하천 유량의 추정, 예측 및 외삽

요약 하천 유량 예측 및 추정은 하천 시스템의 설계 및 운영과 관련된 다양한 문제에 대한 기본 정보를 제공합니다. 본 연구에서는 터키 동부 지중해 지역의 하천에 속하는 일일 유량 데이터의 예측, 추정 및 외삽에 대한 인공 신경망(ANN)의 적용 가능성을 조사했습니다. 연구 전반에 걸쳐 다층 퍼셉트론 네트워크가 ANN 구조로 사용되었습니다. 연구의 예측 부분에서는 하루 및 여섯 일 후의 예측을 조사했습니다. ANNs의 외삽 능력, 즉 보정 범위를 넘어선 예측은 연구의 다음 우려 사항이었습니다. 그런 다음 ANNs를 구현하여 훈련된 모델로 다른 시계열의 예측, 즉 일반화 능력을 조사했습니다. 인근 관측소의 데이터를 사용한 하천 유량 추정은 ANNs의 최종 응용이었습니다. 그래프 및 통계로부터, 신경망 솔루션이 기존 모델보다 데이터에 더 근접한 적합성을 제공할 수 있음을 명확히 알 수 있습니다.