Forecasting the Water Level of the Euphrates River in Western Iraq Using Artificial Neural Networks (ANN)
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting water levels of rivers downstream major dams are essential for agricultural and industrial purposes as well as for efficient water management. Haditha Dam is one of the major projects on the Euphrates River in Iraq that is used for flood control and water management. The area downstream of the dam contains many strategic agricultural and industrial projects that are highly affected by the variation in the river water level. In this study, a neural network model (ANN) was created to forecast the levels of the Euphrates downstream of Haditha Dam. The model was trained in MATLAB with four inputs representing water levels at present and previous times. The data was utilized for training a daily model for 496 days and a monthly model for 241 months. The results indicated that ANN can estimate water level (t+1) with a high degree of accuracy. Furthermore, the results provide that the ANN is an effective technique to predict daily and monthly water levels and that the empirical equation can be used to compute daily and monthly levels with a regression coefficient greater than 92 percent for (training, validation, testing, and all data) for the daily model and greater than 84 percent for the monthly model. The ANN model could be simplified into a practical and straightforward formula from which the water level for the two models could be calculated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».