Year: 1394
Publish place: Journal of Watershed Management Research، Vol: 6، Issue: 12
COI: JR_JWMR-6-12_005
Language: PersianView: 28
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این Paper را که دارای 12 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:
Authors
Abstract:
سیل یکی از پدیدههای ویرانگر طبیعی است که پیشبینی آن از اهمیت بالایی برخوردار است .فرآیند بارش- رواناب و ایجاد سیلاب پدیدههای فیزیکی هستند که بررسی آنها به سبب تاثیرپذیری از پارامترهای مختلف، دشوار میباشد. تاکنون روشهای مختلفی برای تحلیل این پدیدهها ارایه شده است. پژوهش حاضر با هدف بررسی کارآمدی شبکههای عصبی مصنوعی در شبیهسازی فرآیند بارش- رواناب با دخالت دادن ارتفاع آب معادل برف در حوزه آبخیز لتیان واقع در استان تهران صورت گرفته است. بدین منظور ۹۲ تصویر سنجنده مودیس در طی سه سال آبی ۸۳-۱۳۸۲ تا ۸۵-۱۳۸۴ از سایت ناسا دریافت گردید و سطح پوشش برف در هر یک از تصاویر استخراج و میزان ارتفاع آب معادل برف در طی سالهای مورد نظر محاسبه شد. همچنین دادههای ارتفاع بارندگی، درجه حرارت و دبی در سالهای مورد نظر در دسترس بوده که از شبکههای پرسپترون چندلایه و الگوریتم پس انتشار خطا برای یافتن ساختار شبکه استفاده شد. نتایج نشان داد شبکه عصبی با ساختار ۱-۱۰-۴ با ۴ نرون در لایه ورودی، ۱۰ نرون در لایه میانی و ۱ نرون در لایه خروجی با ضریب کارایی ۸۵/۰ و ضریب تبیین ۶۸/۰ و ریشه میانگین مربعات خطا ۰۴/۰ به عنوان بهترین ساختار از دقت مناسبی در برآورد رواناب برخوردار بود و دخالت دادن آب معادل برف باعث افزایش دقت مدل شد.
Keywords:
Artificial neural network , Rainfall– runoff modeling , Snow water equivalent , Latyan watershed , شبکه عصبی مصنوعی , مدل بارش – رواناب , ارتفاع آب معادل برف , حوزه آبخیز لتیان
Paper COI Code
This Paper COI Code is JR_JWMR-6-12_005. Also You can use the following address to link to this article. This link is permanent and is used as an article registration confirmation in the Civilica reference:https://civilica.com/doc/1284389/
How to Cite to This Paper:
If you want to refer to this Paper in your research work, you can simply use the following phrase in the resources section:صدیقی، فاطمه و وفاخواه، مهدی و جوادی، محمدرضا،1394،کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی رواناب ناشی از ذوب برف (مطالعه موردی: حوزه آبخیز سد لتیان)،https://civilica.com/doc/1284389
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 :- Akbarpour, M., M.B. Rahnama and Gh.A. Barani. ۲۰۰۳. Comparsion of ...
- Baareh, A.K.M., A.F. Sheta and K. Al-khanifes. ۲۰۰۶. Forecasting river ...
- Baratti, R.B., A. Cannas Fanni, M. Pintus, G.M. Sechi and ...
- Bhattacharya, B. and D.P. Solomatine. ۲۰۰۰. Application of artificial neural ...
- Castellano-Mendez, M., W. Gonzalez-Mantciga, M. Febrero-Bande, J.M. Prado-Sanchez and R. ...
- Coulibaly, P., F. Anctil and B. Bobee. ۲۰۰۰. Daily reservoir ...
- Dastorani, M.T., H. Sharifidarani, A. Talebi and A.R. MoghadamNia. ۲۰۱۰. ...
- Farahmand, A.S., F. Golkar and M.V. Farahmand. ۲۰۱۱. Modeling of ...
- Klein, A.G., D.K. Hall and G.A. Seidel. ۱۹۹۸. Algorithm intercomparison ...
- Kurtulus, B. and M. Razack. ۲۰۱۰. Modeling daily discharge responses ...
- Lorrai, M. and H.M. Sechi. ۱۹۹۵. Neural networks for modeling ...
- Mahmodian, A., H. Ghasemi, Gh. Hoshmand Fini and M. Sarmadi. ...
- Mashayekhi, D. ۱۹۹۰. The use of snow hydrology for water ...
- Pustizadeh, N. and N. Najafi. ۲۰۱۱. Discharge prediction by comparing ...
- Rezaei, A. ۲۰۰۵. Peak discharge modeling using artificial neural network, ...
- Sharifi, M. and S. Salehi. ۲۰۰۶. Application of neural networks ...
- Vafakhah, M., M. Mohseni Saravi, M. Mahdavi and S.K. Alavipanah. ...
Research Info Management
اطلاعات استنادی این Paper را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.
Scientometrics
The specifications of the publisher center of this Paper are as follows:
In the scientometrics section of CIVILICA, you can see the scientific ranking of the Iranian academic and research centers based on the statistics of indexed articles.
Share this page
More information about COI
COI stands for "CIVILICA Object Identifier". COI is the unique code assigned to articles of Iranian conferences and journals when indexing on the CIVILICA citation database.
The COI is the national code of documents indexed in CIVILICA and is a unique and permanent code. it can always be cited and tracked and assumed as registration confirmation ID.