Arhiva

Objavljen: Građevinar 72 (2020) 3
Tip rada: Znanstveni rad-prethodno priopćenje
Preuzmi članak (HR verzija): PDF
Preuzmi članak (EN verzija): PDF

Predviđanje maksimalnih godišnjih poplavnih protoka primjenom umjetnih neuronskih mreža

Tugce Anilan, Sinan Nacar, Murat Kankal, Omer Yuksek

Sažetak

U radu se istražuje primjenjivost pristupa umjetnih neuronskih mreža (ANN) za određivanje maksimalnih godišnjih protoka. Uspoređuje se učinkovitost triju modela neuronskih mreža: višeslojne perceptronske neuronske mreže (MLP_NN), generalizirane neuronske mreže usmjerene prema naprijed (GFF_NN) i analiza osnovnih komponenata pomoću neuronskih mreža (PCA_NN). Predloženi pristupi primijenjeni su na 33 vodomjerne. Utvrđeno je da je optimalna metoda PCA_NN s tri skrivena sloja prikladnija za određivanje maksimalnih godišnjih protoka od optimalnih modela MLP_NN i GFF_NN.

Ključne riječi
umjetne neuronske mreže, analiza osnovnih komponenata, maksimalni godišnji protoci

KAKO CITIRATI OVAJ ČLANAK:

Anilan, T., Nacar, S., Kankal, M., Yuksek, O.: Predviđanje maksimalnih godišnjih poplavnih protoka primjenom umjetnih neuronskih mreža, GRAĐEVINAR, 72 (2020) 3, doi: https://doi.org/10.14256/JCE.2316.2018

ILI:

Anilan, T., Nacar, S., Kankal, M., Yuksek, O. (2020). Predviđanje maksimalnih godišnjih poplavnih protoka primjenom umjetnih neuronskih mreža, GRAĐEVINAR, 72 (3), doi: https://doi.org/10.14256/JCE.2316.2018

LICENCA:

Creative Commons License
This paper is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autori:
Anlan WEB
Tugce Anilan
Tehničko sveučilište Karadeniz, Turska
Građevinski fakultet
Nacar WEB
Sinan Nacar
Tehničko sveučilište Karadeniz, Turska
Građevinski fakultet
Kankal WEB
Murat Kankal
Tehničko sveučilište Karadeniz, Turska
Građevinski fakultet
Yuksek WEB
Omer Yuksek
Tehničko sveučilište Karadeniz, Turska
Građevinski fakultet