Abstract-I vattenförvaltningssystem, är noggrann nederbörd prognostisering nödvändig för drift och hantering av reservoar, och översvämningsförebyggande eftersom det kan ge en förlängning av ledtid för flödesprognoser. I allmänhet har tidsserier förutsägelser i stor utsträckning tillämpats för att förutsäga nederbördsdata. Den konventionella tidsserie förutsägelse modeller eller artificiella neurala nätverk kan användas för att utföra denna uppgift. Sådana modeller är emellertid svåra att tolka av mänskliga analytiker. Ur en hydrologs synvinkel är exaktheten i förutsägelsen och förståelsen av förutsägelsens modell lika viktig. I denna studie föreslås användning av ett modulärt Fuzzy Inference System (Mod FIS) för att förutsäga månatliga nederbördsdata i nordöstra delen av Thailand. De experimentella resultaten visar att den föreslagna modellen kan vara en bra alternativ metod för att ge både exakta resultat och människa-förståeliga förutsägelse mekanism.
Bortsett från ovanstående tekniker observerades Fuzzy Inference System REF som en bra alternativ metod för exakt förutsägelse.
Rainfall prediction in the northeast region of Thailand using Modular Fuzzy Inference System
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Fuzzy Systems', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}