Torka prognoser kan vara ett effektivt verktyg för att lindra några av de mer negativa konsekvenserna av torka. Datadrivna modeller är lämpliga prognosverktyg på grund av deras snabba utvecklingstider samt minimala informationskrav jämfört med den information som krävs för fysiskt baserade modeller. I denna studie jämförs effektiviteten hos tre datadrivna modeller för prognostisering av torkan i Etiopiens Awash River Basin. Standardutfällning Index (SPI) är prognostiserad och jämförs med hjälp av artificiella neurala nätverk (ANNs), stödja vektor regression (SVR) och wavelet neurala nätverk (WN). SPI 3 och SPI 12 var SPI värden som prognostiserades. Dessa SPI-värden beräknades under ledtiderna 1 och 6 månader. Alla modellers prestanda jämfördes med RMSE, MAE och R 2. De prognostiserade resultaten visar att de kopplade våget neurala nätverk (WN) modeller var de bästa modellerna för att förutsäga SPI värden över flera led gånger i Awash River Basin i Etiopien.
Belayneh och Adamowski utvärderade effektiviteten av tre datadrivna modeller, de artificiella neurala nätverk (ANN), stödja vektor regression (SVR), och våget neurala nätverk (WN), genom att använda standard nederbörd index för att förutsäga torka förhållanden i Awash River Basin of Etiopien REF.
Standard precipitation index drought forecasting using neural networks, wavelet neural networks, and support vector regression
{'venue': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'journal': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}