TY -的A2 Melini Wan汉娜盟——Karunanayake Chamaka盟——Gunathilake Miyuru b . AU - Rathnayake Upaka PY - 2020 DA - 2020/12/07 TI -流入预测Iranamadu水库,斯里兰卡,预计气候情景下使用人工神经网络SP - 8821627六世- 2020 AB -水资源预测未来年需要多少水资源规划人员和有关部门的关注。然而,传统的计算模型对流域水文模型需要很多数据本身。有时,这些重要的数据在集雨由于许多原因不可用。因此,人工神经网络(ann)是有用的软计算工具在预测真实场景,比如预测未来从流域水资源,没有密集的数据需要在水文建模实践。这些人工神经网络可以建立关系的非线性现实问题使用可用的数据,然后使用,建立关系来预测未来的需求。尽管斯里兰卡有一个广泛的使用水资源对于许多活动,包括饮用水供应,灌溉、水电开发、导航、和许多其他娱乐目的,预测研究对于水资源不被执行。因此,有一个巨大的空白预测水可用性和需要在斯里兰卡的上下文中。因此,本文提出了一种人工神经网络模型来预测流入的最重要的一个水库在斯里兰卡北部使用上游流域的降雨。未来的降雨数据提取使用2021 - 2050年区域气候模型和流入水库的使用验证神经网络预测模型。一些训练算法包括Levenberg-Marquardt (LM), BFG拟牛顿(高炉煤气),按比例缩小的共轭梯度(SCG)被用来找到最好的拟合训练算法的预测过程对测量流入资金流入。 Results revealed that the LM training algorithm outperforms the other tests algorithm in developing the prediction model. In addition, the forecasted results using the projected climate scenarios clearly showcase the benefit of using the forecasting model in solving future water resource management to avoid or to minimize future water scarcity. Therefore, the validated model can effectively be used for proper planning of the proposed drinking water supply scheme to the nearby urban city, Jaffna in northern Sri Lanka. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8821627 DO - 10.1155/2020/8821627 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi KW - ER -