طاهر احمدزاده - دانش آموخته دکتری مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران (مسوول مکاتبات).
ناصر مهردادی - استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
مجتبی اردستانی - استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
اکبر باغوند - استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

چکیده زمینه و هدف: اندازه گیری و پایش کربن آلی در محیط های آبی یکی از شاخص های مهم کیفی در پروژه های مدیریت محیط زیست، پایش کیفی منابع آب و تامین آب شرب است. در این تحقیق، عملکرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیون غیر خطی چندگانه با هدف سنجش پارامتر کربن آلی در منابع آب با حداکثر ضریب همبستگی محتمل و حداقل تعداد پارامترهای ورودی، مورد مطالعه و بهینه سازی قرار گرفت. روش بررسی: به این منظور مدل اولیه شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون غیر خطی چندگانه با کلیه پارامترهای ورودی برای دستیابی به حداقل پارامترهای مورد نیاز تحت بهینه سازی به روش حذف ترتیبی قرار گرفت. یافته ها: آزمون صحت سنجی مدل بیانگر توافق خوبی میان سنجش کربن آلی محلول و مشاهدات واقعی بوده است. تحلیل نتایج نشان دهنده ی عملکرد قابل قبول مدل شبکه عصبی با درصد خطای متوسط ۷ % و ضریب همبستگی ۹۱/۰ می باشد. بحث و نتیجه گیری: رفتار سنجی نتایج مدل سازی آشکار نمود که هرچند مدل رگرسیون چندگانه با درصد خطای متوسط ۸ % و ضریب هم بستگی ۸۹/۰ عملکرد نسبتا ضعیف تری داشته است، اما سرعت اجرای بالا و عملکرد بهتر در شرایط بحرانی نشان از قابلیت بالای این مدل در سنجش کربن آلی در منابع آب با دامنه تغییرات کیفی زیاد دارد.

مدل سازی, کربن آلی محلول, کیفیت منابع آب, شبکه عصبی, رگرسیون چندگانه