Abstract Rainfall är en av de viktigaste parametrarna i en hydrologisk modell. Flera modeller har utvecklats för att analysera och förutsäga regnprognosen. Under de senaste åren har våget tekniker i stor utsträckning tillämpats på olika vattenresurser forskning på grund av deras tidfrekvens representation. I detta papper har ett försök gjorts att hitta en alternativ metod för nederbördsförutsägelse genom att kombinera våget teknik med Artificial Neural Network (ANN). Våget och ANN modeller har tillämpats på månatliga nederbördsdata från Darjeeling regnmätare station. Modellernas kalibrerings- och valideringsprestanda utvärderas med lämpliga statistiska metoder. Resultaten av månadsnederbörd serien modellering indikerar att resultaten av våget neurala nätverk modeller är mer effektiva än ANN modeller.
Forskare i REF presenterade Wavelet Neural Network modell (WNN) för nederbörd förutsägelse som är kombinationen av våget teknik och Artificial Neural Network (ANN).
Monthly Rainfall Prediction Using Wavelet Neural Network Analysis
{'venue': 'Water Resources Management', 'journal': 'Water Resources Management', 'mag_field_of_study': ['Economics']}