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Water Level Prediction Using Artificial Neural Network Model

机译:利用人工神经网络模型预测水位预测

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摘要

Due to its topographical characteristics and its particular hydrometerelogical regime, Colombia has long extensions susceptible of flooding; considering this situation, in this article a system based on artificial neural networks is proposed to model and predict the water level in the river system. The variables used in this model include: historical water level data in different stations, rain season and La Nina or El Nino phenomenon. The results showed a good system performance.
机译:由于其地形特征及其特殊的液流量计制度,哥伦比亚具有易受洪水的长期延伸; 考虑到这种情况,在本文中,提出了一种基于人工神经网络的系统来模拟和预测河流系统的水位。 本型号中使用的变量包括:不同站的历史水位数据,雨季和La Nino或El Nino现象。 结果表现出良好的系统性能。

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