Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
Kurumsal Referanslarımız SED Quartile İstatistik S.S.S. Kullanım Kılavuzu Bize Ulaşın
Kurumsal Başvuru Dergi Başvurusu
Türkçe English
 Görüntüleme 17
Menü
Mendeley
Endnote
Artificial Neural Networks Method for Prediction of Rainfall-Runoff Relation: Regional Practice
2019
Dergi:  
Natural and Engineering Sciences
Yazar:  
DOI:  
10.28978/nesciences.646198
Özet:

Rainfall and runoff relation is very important on efficient use of water resources and prevention of disasters. Nowadays, different methods of artificial intelligent techniques are applied to determine the rainfall-runoff relations. Artificial Neural Networks (ANN) is used for the present study. Also, Classical methods such as Multiple Linear Regression (MLR) are used. In this study, the data obtained from USA Waltham Massachusetts Stony Brook Reservoir basin was taken. 731 daily data of rainfall, runoff, and temperature were used to generate input data in the Multi Linear Regression and Feed-Forward Back-Propagation Artificial Neural Network models. The results obtained were compared with the actual results.

Anahtar Kelimeler:

0
2019
Dergi:  
Natural and Engineering Sciences
Yazar:  
DOI:  
10.28978/nesciences.646198
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler
1. Short-term Traffic Volume Prediction for the Merging Roads by Artificial Neural Network
2020


  Detaylar
 PDF Görüntüle
2. Performance of Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) for the Prediction of Monthly Maximum Rainfall in Benin City, Nigeria
2019


  Detaylar
 PDF Görüntüle
3. The modelling of rupture force of white kidney beans (Phaseolus vulgaris L.) using the multiple linear regression (MLP) and artificial neural networks (ANN)
2020


  Detaylar
 PDF Görüntüle
4. ACOUSTIC CLASSIFICATION OF FRESHWATER FISH SPECIES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK: EVALUATION OF THE MODEL PERFORMANCE
2013


  Detaylar
 PDF Görüntüle
5. Passenger Flows Estimation of Light Rail Transit (LRT) System in Izmir, Turkey Using Multiple Regression and ANN Methods
2012


  Detaylar
 PDF Görüntüle
6. ESTIMATION OF EMOTIONAL AND SOCIAL LONELINESS IN ELDERS WITH THE DEVELOPED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODELS
2020


  Detaylar
 PDF Görüntüle
Natural and Engineering Sciences

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 224
Atıf : 383
2023 Impact/Etki : 0.075
Detaylı İncele
Natural and Engineering Sciences