پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود)
Publish place: Journal of Watershed Management Research، Vol: 6، Issue: 12
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 176
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWMR-6-12_021
تاریخ نمایه سازی: 17 مهر 1400
Abstract:
برآورد میزان دقیق رسوبات معلق در رودخانه ها از ابعاد مختلف کشاورزی، حفاظت خاک، کشتیرانی، سدسازی، حیات آبزیان و ابعاد تحقیقاتی، دارای اهمیت فراوانی است. روش های مختلفی برای بررسی و برآورد رسوبات معلق رودخانه، موجود می باشد که البته توانایی این روش ها متفاوت است. در تحقیق حاضر به منظور مقایسه و بررسی توانایی مدل های سری زمانی شامل مارکف، ARIMA و شبکه های عصبی در پیشبینی رسوب معلق، از داده های روزانه ایستگاه قزاقلی واقع روی رودخانه گرگانرود استفاده شده است. داده های موجود به صورت متوسط رسوب معلق ماهانه در محیط نرمافزار Minitab ۱۶ وNeurosolutions ۵ به کار گرفته شد و در نهایت پیشبینی رسوب برای ۱۱۱ ماه انجام گرفت. در مرحله بعد، مقادیر پیش بینی شده توسط مدل های مختلف، با شاخص های اندازه گیری خطا شامل RMSEوNMSE نشان داد که شبکه های عصبی در مقایسه با مدل های سری زمانی توانایی بهتری در پیش بینی و مدل سازی رسوب ماهانه دارد و نیز در بین مدل های سری زمانی، مدل مارکف در مقایسه با مدل ARIMA دارای توانایی بهتری در برآورد رسوب معلق می باشد.
Keywords:
Authors
فاطمه برزگری
, Agricultural Department, Payam Noor University
محمدتقی دستورانی
Ferdowsi University of Mashhad
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 :