مدلسازی بارش- رواناب با استفاده از مدل های مختلف شبکه عصبی و مقایسه آن با مدل درخت تصمیم (مطالعه موردی حوزه شهید نوری کاخک گناباد)
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 918
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:
DPCONF01_033
تاریخ نمایه سازی: 16 اسفند 1394
Abstract:
براورد دقیق رواناب اهمیت بسیار زیادی از جنبه های گوناگون دارد .چه انکه میزان رواناب حاصل از بارش از یک طرف ممکن است منجر به سیل و مخاطره گردد و از طرف دیگر با عدم استفاده و بهره برداری مناسب از دسترس خارج گردد. بدین جهت برای شناخت عوامل موثر درمیزان رواناب و استاده بهینه از ان مدلسازی می شود. در میان روش ها و مدل های مختلف براورد رواناب ، مدل های شبکه عصبی مصنوعی از جمله روش هایی هستند که در دهه های اخیر با دقت مناسبی در مدل سازی به کار می روند. در این تحقیق نیز برای براورد میزان رواناب حاصل ازبارش ، انواعی از شبکه های عصبی مصنوع در محیط نرم افزار متلب ایجاد شد و بین نتایج حاصله ان ها مقایسه انجام گردید. شبکه های عصبی مصنوعی مورد استفاده در این پژوهش شامل شبکه های عصبی پس از انتشار پیشخور نرمال،پیشخور Cascade، پسخور Elman و مدل درخت تصمیم بودکه در نهایت نتایج نشان داد هر یک از مدل های فوق ، بسته ه تعداد مختلف پارامتر های ورودی ،نرون های لایه پنهان و نیز تعداد لایه های مخفی در زمان اجرای مدل،عملکرد متفاوتی را نشان می دهد. ولی در مجموع با قت مناسبی قادر به براورد رواناب هستند. امار و اطلاعات مورد استفاده مربوط به حوضه های زوجی کاخک گناباد ( اعم از زیر حوزه شاهد و نمونه) و شامل 162 داده حاصل از 18 پلات جای گذاری شده در موقعیت های مختلف ( جهتهای غربی،شمالی و شرقی) و 9 واقعه بارش-رواناب در بازه سال های 2015-2011است.
Keywords:
Authors
محمد مهدی زرعی
دانشجوی کارشناسی ارشد آبخیزداری دانشگاه فردوسی مشهد
محمد تقی دستورانی
دانشیار دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه فردوسی مشهد
منصور مصداقی
استاد دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه فردوسی مشهد
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 :