Optimum Radial Basis Neural Network for open channel junction velocity prediction
Publish place: Conference and Exhibition Water Engineering
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 806
- 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:
CEWE01_172
تاریخ نمایه سازی: 14 آذر 1394
Abstract:
Open channel junctions are commonly used in the practical situations. Junction’s downstream flow is comprises from two zones, the separation zone and the contraction zone. Therefore, the downstream zone has a complex 3D structure. In order to prevent from the erosion in the contraction zone and deposition in the separation zone, simulating the accurate flow field is one of the most important topics in designing the junctions. In this study, the longitudinal velocity of open channel junction is modeled using the Radial Basis Neural Network (RBNN) and the results are compared with the nonlinear regression method (REG). Modeling is done by using the 3D coordinates of the flow and the ratio of upstream to downstream discharge as input variables. Results showed that the RBNN model with Mean Squared Error (MSE) of 0.067, performs significantly better compare with the REG method with MSE of 0.118.
Keywords:
Authors
Minoo Sharifipour
Associate Professor, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
Hossein Bonakdari
Associate Professor, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
Amir Hossein Zaji
Ph.D. Student, Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
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 :