This study is aimed at evaluating the applicability of Artificial Neural Network (ANN) model technique for river discharge
forecasting. Feed-forward multilayer perceptron neural network trained with back-propagation algorithm was employed
for model development. Hydro-meteorological data for the Imo River watershed, that was collected from the
Anambra-Imo River Basin Development Authority, Owerri – Imo State, South-East, Nigeria, was used to train, validate
and test the model. Coefficients of determination results are 0.91, 0.91 and 0.93 for training, validation and testing periods
respectively. River discharge forecasts were fitted against actual discharge data for one to five lead days. Model results
gave R2 values of 0.95, 0.95, 0.92, 0.96 and 0.94 for first, second, third, fourth, and fifth lead days of forecasts, respectively.
It was generally observed that the R2 values decreased with increase in lead days for the model. Generally, this technique
proved to be effective in river discharge modelling for flood forecasting for shorter lead-day times, especially in areas
with limited data sets.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00