Хафід, Я. та Шинкарук, Л. А. та Хлапук, М. М. та Маруф, Надир та Меддур, А. С. та Hafied, Yacine та Shynkaruk, L. А. та Khlapuk, M. М. та Maruf, Nadуr та Meddour, Ahmed Salah Eddine (2016) ОЦІНКА КІЛЬКОСТІ ДОННИХ НАНОСІВ ЗА МЕТОДОМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ В АЛЖИРСЬКОМУ БАСЕЙНІ «ШЕЛІФ». Вісник Національного університету водного господарства та природокористування (4(76)). с. 137-148.

Перегляд

Text Vt7614.pdf.zax.pdf Download(627kB) | Перегляд

Анотація

Метою даного дослідження є оцінка транспортних наносів в басейні Шеліф, що розташований на північному заході Алжиру, за допомою ефективності у використанні даного методу в наукових дослідах. Даний метод застосовували для визначення оптималь Джидюя і Шеліф. Дослідні дані отримані з двох гідрометричних станцій, що розташовані нижче за течією на цих річках. Реалізовані моделі дозволяють дати більш точну оцінку наносам.

Title in English

LOAD SEDIMENT QUANTIFICATION BY ANN METHOD IN CHELIFF WATERSHEDS

English abstract

The objective of this study is to evaluate solid transport in Cheliff watershed located in the northwest of Algeria, by the Artificial Neural Network (ANN), who demonstrated his training performance and super powerful training capacity, which makes it very useful in problems for which there is no acceptable algorithmic solutions. In order to achieve an optimal evaluation, the liquid flows and the solid flows measured in two wedis namely Djidiouia and Cheliff. The collected data are measured at two hydrometric stations located in downstream of this two wadis. These data are divided into three subsets. The models realized are perfect and show ideal correlations (> 98%), allowing to give a better estimate of solid flow for any measured liquid flow.

Перегляд елементу

Завантажень