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A comparative study of three different learning algorithms applied to ANFIS for predicting daily suspended sediment concentration

引用

International Journal of Sediment Research 2017年第3期32卷 340-350页

作者： Keivan Kaveh Minh Duc Bui Peter Rutschmann Department of hydraulic and water resource engineering/School of civil engineering Technische Universitt Mnchen (TUM)

The modeling and prediction of suspended sediment in a river are key elements in global water recourses and environment policy and management. In the present study, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System model trained with the Levenberg-Marquardt learning algorithm is considered for time series modeling of suspended sediment concentration in a river. The model is trained and validated using daily river discharge and suspended sediment concentration data from the schuylkill river in the United States. The results of the proposed method are evaluated and compared with similar networks trained with the common Hybrid and Back-Propagation algorithms, which are widely used in the literature for prediction of suspended sediment concentration. Obtained results demonstrate that models trained with the Hybrid and Levenberg-Marquardt algorithms are comparable in terms of prediction ***, the networks trained with the Levenberg-Marquardt algorithm perform better than those trained with the Hybrid approach.

关键词： Fuzzy Inference System Hybrid learning rule Levenberg-Marquardt algorithm schuylkill river Suspended sediments

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