برآورد دبی اوج به عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب نقش اساسی در طراحی سازه های آبی و اقدامات بیومکانیکی در حوزه های آبخیز دارد، به طوری که برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کارهای اجرایی دارد. در این بررسی، سعی شده با استفاده از روش های هوش مصنوعی (شبکه عصبی MLP، ترکیب شبکه عصبی MLP و شبکه SOFM، GRNN، ترکیب خوشه بندی FCM و ANFIS) دبی بیشینه رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری برآورد شود. به این منظور، در این دو مدل هشت متغیر که شامل بارندگی مربوط به روز وقوع سیل، بارندگی های پنج روز قبل، دبی پایه در روز وقوع سیل و CN حوضه به عنوان پارامترهای ورودی و دبی پیک به عنوان خروجی در نظر گرفته شده است. سپس، با استفاده از روش هوش مصنوعی و پیش پردازش داده ها، ساختار بهینه مدل ها با استفاده از داده های ورودی و خروجی و با ملاک قراردادن معیارهای ارزیابی، به روش سعی و خطا تعیین شد. نتایج نشان داد که شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) عملکرد بهتری در برآورد دبی سیلاب نسبت به مدل ترکیبی ANFIS+FCM ،MLP+SOFM ،GRNN در حوضه یلفان دارد.
