TY - Jour T1 - 通过ANN和Cuzzy Logic算法预测Kal River，India Y1 - 2016-09-10 N2 - Ann和模糊逻辑（FL）模型是开发的，以预测集水区的径流和沉积物产量kal河，印度在Metlab 2.9b Witting Progress支持Nntool。模型的输入用作日落，蒸发，温度和一天，拖曳日滞后径流进行径流模拟。虽然，对于沉积物产量建模，在日本降雨中使用的ANN和模糊逻辑模型中的输入，一天和两天径流。21岁（1991年至2011年）的输入数据在目前的每日研究时考虑。14年（1991年至2004年）用于开发模型，而休息7年（2005年至2011年）用于验证模型。在沉积物产量建模中，7年（2003年至2009年）数据用于制定和验证模型。模型性能是通过标准统计指标评估R，RMSE，EV，CE和MAD。有发现随着输入向量的增加，ANN模型性能提高。在ANN模型中，在发育阶段和验证阶段，在R值为R值下进行模糊逻辑模型，以预测径流和沉积物产量的验证阶段。 Hence, FL model found to be more superior to ANN in prediction of runoff and sediment yield for Kal river. JF - Current World Environment JA - VL - 35 IS - 38 UR - www.a-i-l-s-a.com/article/957/ SP - EP - PB - M3 - 10.12944/CWE.11.3.25 ER -