ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی ( شبکه های عصبی مصنوعی ) در پیش بینی دبی ماهانه جریان رودخانه (مطالعه موردی : بند بهمن – رودخانه قره آغاج)
Publish place: Second National Conference on Water Crisis
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 964
This Paper With 8 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:
NCWC02_287
تاریخ نمایه سازی: 7 آبان 1393
Abstract:
امروزه مشکل دسترسی به منابع آب شیرین یکی از مسائل مهم در بسیاری از کشورها می باشد. بحران آب درگذشته به علت کم بودن جمعیت به اندازه امروزه محسوس نبود، ولی امروزه با افزایش روز افزون جمعیت و نیاز بشر به غذای بیشتر این بحران بیش از گذشته مشهود است. تخمین دبی جریان رودخانه، به دلیل تاثیر آن در مدیریت منابع آب، می تواند نقش اقتصادی مهمی داشته باشد. با روش های مختلفی می توان دبی جریان رودخانه را پیش بینی نمود. یکی از روش هایی که اخیرا توجه بسیاری از پژوهشگران را به خود جذب نموده است، استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. امروزه سیستم های هوشمند ( شبکه های عصبی مصنوعی ) با توجه به توانایی در حل پدیده های غیر خطی و پیچیده کاربردهای فراوانی در مسائل مختلف مهندسی آب از جمله هیدرولوژی پیدا کرده اند، که در این تحقیق نیز به ارزیابی این سیستم در پیش بینی دبی جریان رودخانه قره آغاج پرداخته می شود. در این مطالعه از نرم افزار Matlab استفاده گردید. بدین منظور از داده های هیدرومتری، بارندگی، دما، تبخیر و دبی ماهانه ایستگاه بند بهمن بروی رودخانه قره آغاج در دوره آماری ۳۰ ساله آبی (62-1361 تا 91-1390) برای مدل استفاده گردید. نتایج حاصل نشان داد که شبکه های عصبی مصنوعی می تواند دبی ماهانه رودخانه را با ضریب همبستگی 0/75 پیش بینی کند. با توجه به آنالیز صورت گرفته تابع TANSIG با تعداد ۳ لایه و ۸ نرون به عنوان بهترین مدل انتخاب شد، بر این اساس عواملی از جمله میزان بارندگی، درجه حرارت، تبخیر، نفوذ پذیری روی دبی رودخانه ها تاثیر دارد، ولی به طور کلی مهمترین عامل تغییرات دبی رودخانه ها در این تحقیق میزان بارش، دبی و تا حدودی دما می باشد.
Keywords:
Authors
فرامرز کشوری
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد شیراز
سید امیر شمس نیا
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد شیراز
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 :