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Estimating Monthly evaporation Using Artificial Neural Networks

Journal of Environmental Science and Engineering 2011年第1期5卷 88-91页

作者： B. Boroomand-Nasab M. Joorabian Electrical Engineering Department Engineering Faculty Shahid Chamran University Ahwaz Iran

Predicting evaporation rate is one of important elements for hydrology planning. There are several methods to estimate evaporation from a water surface. The objective of this study was to test the capability of artificial neural networks （ANNs） to predict evaporation using 10 years data set （1999 to 2008） from Ahvaz meteorological station and has been compared with values obtained using pan evaporation. Software Qnet 2000 has been utilized to model the evaporation. The Qnet 2000 was trained with monthly climate data （Solar radiation, minimum and maximum temperature, minimum and maximum relative humidity, and wind velocity） as input. The model was approximately implemented 144 times that finally hyperbolic secant stimulant function of 4 input parameters including minimum temperature, maximum temperature, solar radiation and wind velocity and 6 nodes in hidden layer has been yielded the best outcome. Correlation coefficients （R2） in training and testing sections are to 97.4% and 97.3% respectively. Also maximum errors in training and testing sections equaled to 18% and 24% respectively. Results showed ANNs approach works well for the data set used in this region.

关键词： evaporation artificial neural networks Ahvaz evaporation pan

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