Sažetak: Ovaj rad obuhvaća predviđanje vodostaja jezera Beysehir, smještenog u središtu Turske, pomoću umjetne inteligencije (AI) poput neuronskih mreža (NN) i neizrazite logike (FL). Studija razmatra detaljno istraživanje utjecaja trajanja dugoročnog predviđanja na predviđanje vodostaja jezera. Analizirana razdoblja predviđanja su bila 1 dan, 30 dana, 60 dana i 90 dana. Parametri jezera poput kratkovalnog zračenja, ukupne brzine dotjecanja u jezero, ukupne brzine otjecanja iz jezera i ranijih vodostaja jezera činili su ulazni sloj AI konfiguracija. Ova studija je jasno pokazala da se uspješnost predviđanja AI metodama smanjuje s povećanjem razdoblja predviđanja. Također se vidi da se najbolji kriteriji za uspješnost predviđanja dobivaju različitim AI metodama za različita razdoblja predviđanja. Vidljivo je da je generalizirana regresijska neuronska mreža (GRNN) pokazala relativno bolje rezultate u usporedbi s druge dvije umjetne neuronske mreže, tj. radijalnom baznom funkcijom (RBF) i metodom proslijeđivanja prema naprijed s povratnim rasprostiranjem pogreške (FFBP), te metodom prilagodljivog sustava neuro-neizrazitog zaključivanja (ANFIS), za duga razdoblja predviđanja, kao što su 60 i 90 dana. Drugu ukupnu najbolju uspješnost postigla je FFBP.

Ključne riječi: predviđanje vodostaja; dugoročno predviđanje; umjetne neuronske mreže; ANFISDilek Eren Akyuz

PDF Cijeli rad (HR verzija)

PDF Cijeli rad (EN verzija)