DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v12n4a1672الملخص
Predicting rainfall is one of the more difficult tasks involved in weather forecasting. Due to extreme climate variations, it is now harder than ever to predict rainfall accurately. In the current study, an Artificial Neural Network (ANN) has been used to forecast the annual maximum rainfall (AMR) data from 1990 to 2021 at three chosen stations (i.e., Duhok, Erbil, and Sulaymaniya) in the Kurdistan region of Iraq. The Multilayer Perceptron (MLP) approach of ANN models was applied in generating and forecasting the AMR time series of the adopted stations. Model performance indicators such as model efficiency, correlation coefficient, root mean square error, and root mean absolute error were used to evaluate the performance of ANN for the annual rainfall prediction. The ANN models were used to forecast the AMR data for the upcoming five years (2022 to 2026). The study reveals that the MLP approach of the ANN models, which we have used is the most appropriate tool for forecasting the AMR data series in the three selected stations in the Kurdistan Region of Iraq for future time periods.
التنزيلات
المراجع
References
Abhishek K., Kumar A., Ranjan R., and Kumar S. (2012). A Rainfall Prediction Model Using Artificial Neural Network. In 2012 IEEE Control and System Graduate Research Colloquium (ICSGRC 2012).
Abhishek K., Singh M. P., Ghosh S., and Anand A. (2012). Weather Forecasting Model Using Artificial Neural Network. Procedia Technology, 4, 311-318.
Al-Salihi A. M., Al-Lami A. M., and Mohammed A. J. (2013). Prediction Of Monthly Rainfall for Selected Meteorological Stations in Iraq Using Back Propagation Algorithms. J Environ Sci Technol, 6(1), 16-28.
ASCE Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology. (2000). Artificial neural networks in hydrology. II: Hydrologic applications. Journal of Hydrologic Engineering, 5(2), 124-137.
Chatterje S., Datta B., Sen S., Dey N., and Debnath N. C. (2018). Rainfall Prediction Using Hybrid Neural Network Approach. In 2018 2nd International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom).
Dada D., Yakubu J., and Oyewola D. (2021). Artificial Neural Network Models for Rainfall Prediction. European Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 5(2).
El-Shafie A. H., El-Shafie A., El-Mazoghi H. G., Shehata A., and Taha M. R. (2011). Artificial Neural Network Technique for Rainfall Forecasting Applied to Alexandria, Egypt. International Journal of Physical Sciences, 6(6), 1306-1316.
Engelbrecht A. P. (2007). Computational Intelligence: An introduction. John Wiley & Sons, Ltd.
Ghazvinian H., Bahrami H., Ghazvinian H., and Heddam S. (2020). Simulation Of Monthly Precipitation in Semnan City Using ANN Artificial Intelligence Model. Journal of Soft Computing in Civil Engineering, 4(4), 36-46.
Hagan M. T., Demuth H. B., and Beale M. (1997). Neural Network Design. PWS Publishing Co.
Hung N. Q., Babel M. S., Weesakul S., and Tripathi N. K. (2009). An Artificial Neural Network Model for Rainfall Forecasting in Bangkok, Thailand. Hydrology and Earth System Sciences, 13(8), 1413-1425.
Kassem A. A., Raheem A. M., Khidir K. M., and Alkattan M. (2020). Predicting of Daily Khazir Basin Flow Using SWAT and Hybrid SWAT-ANN Models. Ain Shams Engineering Journal, 11(2), 435-443.
Khodashenas S. R., Khalili N., and Davari K. (2010). Monthly Precipitation Prediction by Artificial Neural Networks (Case study: Mashhad synoptic station). NOVATECH 2010.
Kingston G. B. (2006). Bayesian Artificial Neural Networks in Water Resources Engineering, Adelaide, Australia: Computer and Mathematical Sciences. PhD. Thesis, Faculty of Engineering, School of Civil and Environmental Engineering, The University of Adelaide.
Kriesel D. (2005). Neural Networks Used for Prediction. D. Kriesel, A Brief Introduction to Neural Networks, 181-182.
Luk K. C., Ball J. E., and Sharma A. (2001). An Application of Artificial Neural Networks for Rainfall Forecasting. Mathematical and Computer modelling, 33(6-7), 683-693.
Mohammed B. A. R. (2012). Application of ANN Technique for Rainfall Forecasting Over Iraq. International Journal of Energy and Environment, 3(6), 961-966.
Murad S. H., and Salih Y. M. M. (2020). Comparable Investigation for Rainfall Forecasting Using Different Data Mining Approaches in Sulaymaniyah City in Iraq. International Journal of Advances in Life Science and Technology, 4(1), 11-18.
Nanda S. K., Tripathy D. P., Nayak S. K., and Mohapatra S. (2013). Prediction Of Rainfall in India Using Artificial Neural Network (ANN) Models. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 5(12), 1.
Palit A. K., and Popovic D. (2006). Computational Intelligence in Time Series Forecasting: Theory and Engineering Applications. Springer Science and Business Media.
Singh A. K. (2016). Rainfall Forecasting Using Artificial Neural Network (Doctoral dissertation).
Subramanya K. (2008). Engineering Hydrology. 7 West Patal Nagar. New Delhi, 110(008).
Yahya B. M., and Seker D. Z. (2019). Designing Weather Forecasting Model Using Computational Intelligence Tools. Applied artificial intelligence, 33(2), 137-151.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2023 المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]