The main aim of this study is to develop a flow prediction method, based on the adaptive neural-based fuzzy inference system (ANFIS) coupled with stochastic hydrological models. An ANFIS methodology is applied to river flow prediction in Dim Stream in the southern part of Turkey. Application is given for hydrological time series modelling. Synthetic series, generated through autoregressinve moving-average (ARMA) models, are then used for training data sets of the ANFIS. It is seen that the extension of input and output data sets in the training stage improves the accuracy of forecasting by using ANFIS.
Droughts may be classified as meteorological, hydrological or agricultural. When meteorological drought appears in a region, agricultural and hydrological droughts follow. In this study, the standardized precipitation index (SPI) was applied for meteorological drought analysis at nine stations located around the Lakes District, Turkey. Analyses were performed on 3-, 6-, 9-and 12-month-long data sets. The SPI drought classifications were modelled by Adaptive Neural-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Fuzzy Logic, which has the advantage that, in contrast to most of the time series modelling techniques, it does not require the model structure to be known a priori. Comparison of the observed values and the modelling results shows a better agreement with SPI-12 and ANFIS models than with fuzzy logic models.Key words drought; standardized precipitation index (SPI); adaptive neural-based fuzzy inference system (ANFIS); fuzzy logic; the Lakes District, TurkeyAnalyse des sécheresses météorologiques à l'aide de modèles conditionnés par les données dans la Région des Lacs, Turquie Résumé Les sécheresses peuvent être classées comme météorologiques, hydrologiques ou agricoles. Lorsqu'une sécheresse météorologique survient dans une région, elle est suivie par des sécheresses agricole et hydrologique. Dans cette étude, l'indice de précipitation standardisé SPI a été appliqué pour l'analyse des sécheresses météorologiques de neuf stations localisées dans la Région des Lacs, Turquie. L'analyse a été faite sur des séries de données longues de 3, 6, 9 et 12 mois. Les classifications de sécheresse basées sur l'indice SPI ont été modélisées par système adaptatif d'inférence floue à base neuronale (ANFIS) et par logique floue, qui a l'avantage, contrairement à la plupart des techniques de modélisation de séries temporelles, de ne pas requérir de connaître a priori la structure du modèle. La comparaison des valeurs observées et modélisées montre une meilleure correspondance avec les modèles SPI-12 et ANFIS qu'avec les modèles à base de logique floue.Mots clefs sécheresse; indice de précipitation standardisé (SPI); système adaptatif d'inférence floue à base neuronale (ANFIS); logique floue; Région des Lacs, Turquie
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