Runoff simulation and prediction using Support Vector Regression (SVR) and SWAT Hydrological model
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
The application of dynamic and continuous time series has drawn attention due to the complexities of the rainfall-runoff process and the simplification of multiple regression and static methods. On the other hand, forecasting river flow is one of the main topics in flood control. This paper reports the results of applying the SWAT hydrological model to analyze the rainfall-runoff relationship for a 6-year period in the Kahir catchment basin, Sistan and Baluchistan province. The model output was calibrated by the SUF12 optimizer algorithm, and the data entered the model again. Then, the model output was used to forecast future periods using Support Vector Regression (SVR) and essential codes in MATLAB. The acceptable results of the SVR model regarding data prediction can be used as another method to estimate parameters and inputs.
Keywords:
Language:
English
Published:
Journal of Hydrosciences and Environment, Volume:4 Issue: 8, Dec 2020
Pages:
14 to 20
magiran.com/p2444670
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!