شبکه‌های عصبی مصنوعی یکی از روش‌های داده‌کاوی است که توسط پژوهشگران زیادی در حوزه‌های مطالعاتی مختلفی همچون مدلسازی آماری بارش-رواناب استفاده می‌شود. جهت بهبود عملکرد این شبکه‌ها، شبکه‌های عصبی یادگیر عمیق توسعه یافته‌اند تا دقت مدلسازی را افزایش دهند. پژوهش حاضر به‌ منظور ارزیابی شبکه‌های یادگیرعمیق در بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی‌مصنوعی در حوضه آبریز گالیکش انجام شد تا بر اساس داده‌های بارش و دما با گام‌های تاخیر زمانی ۱ تا ۵ ماهه، دبی در مقیاس زمانی ۱، ۳، ۶ و ۱۲ ماهه پیش‌بینی شود. نتایج مدل‌سازی بر اساس ۷۰ درصد داده‌ها (آموزش) و ۳۰ درصد داده‌ها (آزمون) نشان داد که در تمامی دوره‌های زمانی، شبکه عصبی یادگیر عمیق باعث بهبود عملکرد شبکه عصبی مصنوعی شده است و بطور متوسط RMSE در داده‌های آموزش از ۶۸/۰ به ۶۵/۰ و درداده‌های آزمون از ۸۴/۰ به ۷۳/۰ کاهش یافته است و ضریب تعیین نیز بطور متوسط برای داده‌های آموزش از ۵۷/۰ به ۶۲/۰ و برای داده‌های آزمون از ۵۱/۰ به ۶۷/۰ افزایش یافته است. از دیگر نتایح این پژوهش نیز می‌توان به تاثیر دما بر افزایش دقت مدلسازی بارش- رواناب اشاره کرد. پرونده مقاله