Original scientific paper

Potencijal support-vector regresije u prognoziranju vodotoka

Mohd Rashid Bin Mohd Radzi ; Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia
Shahaboddin Shamshirband ; Department of Computer Science, Chalous Branch, Islamic Azad University (IAU), 46615-397 Chalous, Mazandaran, Iran
Saeed Aghabozorgi ; Department of Information System, Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia
Sanjay Misra ; Department of Computer Engineering, Atilim University, 06836-Incek, Ankara, Turkey
Shatirah Akib ; Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia
Miss Laiha Mat Kiah ; Department of Computer System and Technology, Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia

Abstract

Vodotok je važan za hidrološko proučavanje zato što određuje varijabilnost vode i magnitudu rijeke. Inženjerstvo vodnih resursa uvijek se bavi povijesnim podacima i pokušava procijeniti prognostičke podatke kako bi se osiguralo bolje predviđanje za primjenu kod bilo kojeg vodnog resursa, na pr. projektiranja vodnog potencijala brane hidroelektrana, procjene niskog protoka, i održavanja zalihe vode. U radu se predstavljaju tri računalna programa za primjenu kod rješavanja ovakvih sadržaja, tj. umjetne neuronske mreže - artificial neural networks (ANNs), prilagodljivi sustavi neuro-neizrazitog zaključivanja - adaptive-neuro-fuzzy inference systems (ANFISs), i support vector machines (SVMs). Za stvaranje procjene korištena je Rijeka Telom, smještena u Cameron Highlands distriktu Pahanga, Malaysia. Podaci o dnevnom prosječnom protoku rijeke Telom, kao što su količina padavina i podaci o vodostaju, koristili su se za period od ožujka 1984. do siječnja 2013. za podučavanje, ispitivanje i ocjenjivanje izabranih modela. SVM pristup je dao bolje rezultate nego ANFIS i ANNs kod procjenjivanja dnevne prosječne fluktuacije vodotoka.

Keywords

vodotok; support vector stroj; neuro-neizraziti; neuronske mreže; prognoza

Hrčak ID:

129049

URI

https://hrcak.srce.hr/129049

Publication date:

29.10.2014.

Article data in other languages: english

Visits: 1.948 *