بهبود عملکرد ماشین‌های یادگیری در تخمین و پیشبینی ضریب آبگذری سرریز
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 180
This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_WATER-11-1_001
تاریخ نمایه سازی: 4 اسفند 1399
Abstract:
سرریزهای کلیدپیانویی، یک نوع سازه کنترل جریان هستند که دارای ظرفیت آبگذری بیشتری نسبت به سرریزهای رایج میباشند. در پژوهش حاضر، با هدف تخمین ظرفیت آبگذری سرریز کلیدپیانویی، از مدلهای ماشین بردار پشتیبان (SV)، هیبرید ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم خفاش (SVR-BA) و درخت M5 استفاده شده است. در مجموع 162 داده آزمایشگاهی برای 7 مدل سرریز کلیدپیانویی مختلف از نتایج یک پژوهش آزمایشگاهی استخراج شده است. با بکارگیری پارامترهای نسبت هد آبی بالادست به ارتفاع سرریز، عرض کلید ورودی، عرض کلید خروجی، ارتفاع سرریز، فاکتور شکل هندسی پشتبند و فاکتور شکل هندسی تاج به عنوان دادههای ورودی، خروجی مدل که ضریب آبگذری (Cd) میباشد تخمین زده شد. نتایج بدست آمده بر اساس معیارهای ارزیابی نشان داد که هر سه مدل هوشمند مورد استفاده، قادر به تخمین ضریب آبگذری سرریز کلیدپیانویی هستند. اما، در دوره آزمون مدل SVR-BA با مقادیر 992/0، 007/0 و 01/0 به ترتیب برای شاخصهای ارزیابی R2، MAE و RMSE از دقت بیشتری در پیشبینی ضریب آبگذری برخوردار است.
Keywords:
Authors
سعید فرزین
گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
مهدی ولیخان
کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :