TY -的A2 Uysal Mucteba盟——Solgi Abazar盟——Nourani瓦希德盟——Pourhaghi Amir PY - 2014 DA - 2014/07/03 TI -预测每日Wavelet-Artificial的沉淀用混合模型与自适应神经网络和比较Neurofuzzy推理系统(案例研究:Verayneh站、Nahavand) SP - 279368六世- 2014 AB -无疑在河流管理的第一步是在相关流域降水建模。然而,考虑过程的随机性质,许多模型仍被开发以定义这样一个复杂的现象在水文领域的工程。最近人工神经网络(ANN)作为一个非线性interextrapolator水文学家广泛使用的降水水文建模以及其他领域。在目前的研究中,小波分析与人工神经网络相结合,最后与自适应neurofuzzy系统预测Verayneh站的降水,Nahavand哈马丹,伊朗。为此,将小波理论原始时间序列分解到多个subtime系列。然后,这些子系列应用作为人工神经网络的输入数据,来预测每日降水,并与自适应neurofuzzy系统的结果。结果表明,小波模型和神经网络的结合比自适应neurofuzzy系统具有更好的性能,并且可以应用于预测过短期和长期降雨。SN - 1687 - 8086你2014/279368 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2014/279368——摩根富林明-土木工程的进步PB Hindawi出版公司KW - ER