Selection of the Robust Streamflow Forecasting Model Using Wavelet-Entropy Complexity Criterion

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 815

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICCE10_0792

تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1394

چکیده مقاله:

As one of the most important hydrological processes, Runoff modeling is highly dominant in accurate study of a watershed. Many models are yet being developed in order to define such a complex process, therefore using a measure to scope relative complexity of a watershed results in choosing more appropriate model related to its characteristics. In this study, the runoff process of five different watersheds, which are different in land use, population growth and complexity, are modeled. In order to consider relative complexities, Wavelet-Entropy measure is introduced as a new complexity measurement tool. It is deduced that only in areas with higher complexity levels, Complex modeling structures are needed (such as ANN and WANN) and in those with respective lower wavelet-entropy measure, auto-regressive models (such as ARIMA and ARIMAX) can be consumed efficiently, therefore using complex models are not necessary

نویسندگان

Vahid Nourani

Professor, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran

Faranak Tootoonchi

M.Sc. Student, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Shannon, C. E., (1948)., A mathematicat theory of _ ommunicatios ...
  • Li, Z., Zhang, Y.K., (2008) Multi-Scale entropy analysis of Mississippi ...
  • Goldberger, A., Peng, C.K., Lipsitz, L.A.. (2002) Fractal dynamics in ...
  • Rosso, O.A., Martin, M.T., Figliola, A., Keller, K., Plastino, A., ...
  • Salas, J.D., Delluer, J.W., Yevjevich, V., Lane, W.L., (1980) Applied ...
  • Hsu, K., Gupta, H.V. and Sorooshian, S., (1995), Artificial neural ...
  • Tokar, A.S. and Johnson, P.A.. (1999) , Rainfall-runof modeling using ...
  • Nourani, V., Alami, M.T. and Aminfar, M.H., (2009a), A combined ...
  • Kim, T., Valdes, J.B., (2003), Nonlinear model for drought forecasting ...
  • Mallat SG (1998) A wavelet tour of signal processing. Academic, ...
  • Rosso, O.A., Blanco, S., Yordanova, J., Kolev, V., Figliola, A.. ...
  • Rosso, O.A., Mairal, M.L., (2002) C h aracterization of time ...
  • Rogers, R., (1996) Neural Networks: A Systematic Introduction. Springer Verlag, ...
  • نمایش کامل مراجع