مدلسازی ضریب جذب کادمیوم در خاک توسط شبکه عصبی مصنوعی

حسن قاسم زاده; میثم افشاری; محمدرضا صبور; مصطفی ابوالفضل زاده

مدلسازی ضریب جذب کادمیوم در خاک توسط شبکه عصبی مصنوعی

Publish place: 2nd International Symposium on Environmental Engineering

Publish Year: 1388

Type: Conference paper

Language: Persian

This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download

DOWNLOAD Paper

Certificate
I'm the author of the paper

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

هوش مصنوعی > شبکه عصبی

Export:

Link to this Paper:

https://civilica.com/doc/77122

Document National Code:

ISOEE02_059

Index date: 21 September 2009

مدلسازی ضریب جذب کادمیوم در خاک توسط شبکه عصبی مصنوعی abstract

امروزه یکی از مشکلات زیست محیطی مناطق پر جمعیت و صنعتی آلودگی خاک و آبهای زیرزمینی به فلزات سنگین میباشد. مطالعات در این زمینه و انتخاب روشهای مناسب پاکسازی مناطق آلوده مستلزم تعیین یا تخمین ضریب جذب (Kd) آلاینده در خاک است. در این پژوهش نتایج تحقیقات گذشته جمعآوری و عوامل موثر در ضریب جذب کادمیوم مشخص شده است . بر اساس اطلاعات بدست آمده پارامترهای موثر در مقدار ضریب جذب عبارتند از : pH، درصد رس، TOC,CEC، غلظت اولیه کادمیوم محلول و غلظت اکسیدهای آهن. در ادامه کار مدلسازی توسط شبکه عصبی صورت گرفته است. نتایج این پژوهش نشان می دهد با انتخاب شبکه عصبی مناسب و بهینه سازی ساختار آن می توان با اندازه گیری پارامترهای موثر در جذب کادمیوم مقدار ضریب جذب کادمیوم در خاک را با ضریب همبستگی خطی و خطای نسبی قابل قبول پیش بینی کرد. با توجه به اینکه روش - های برجا و آزمایشگاهی تعیین ضریب جذب با صرف هزینه و وقت همراه است میتوان به کمک این مدل ضریب جذب کادمیوم را تخمین زد.

مدلسازی ضریب جذب کادمیوم در خاک توسط شبکه عصبی مصنوعی Keywords:

مدلسازی جذب در خاک , ضریب جذب (Kd) کادمیوم , شبکه های عصبی مصنوعی , شبکه پیش خور , و پس انتشار

مدلسازی ضریب جذب کادمیوم در خاک توسط شبکه عصبی مصنوعی authors

حسن قاسم زاده

استادیار خاک و پی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالد

میثم افشاری

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگ

محمدرضا صبور

استاد یار محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرا

مصطفی ابوالفضل زاده

دانشجوی دکترای مهندسی ژئوتکنیک، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دا

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 :

Wang T.H., Li M.H., Teng Sh.P., "Bridging the gap between ...

EPA 402-R-99-0 _ 4 A, "Uderstanding variation in partition coefficient, ...

Ab o] fazl zadehdo shsnbehbazar _ Falamaki A., UIrich A.C., ...

Lee S.Z., Allen H.E., Huang C.P., Sparks D.L. "Predicting soil-water ...

EPA 402-R-99-0 _ 4B, "Uderstanding variation in partition coefficient, Kd, ...

_ Zhenqing Sh. , Herbert E. A. , Dominic M. ...

Li L. Z., Zhou D.M. Wang P., Allen H. E... ...

Shahin M.A., Jaksa M.B., Maier H.R, "Artificial Neural Network Applications ...

Sivakugan, N., Eckersley, J. D., and Li, H. "Settlement predictions ...

0- Ural, D. N., and Saka, H., " Liquefaction assessment ...

1- Najjar, Y. M. and Ali, H. E., "CPT-based liquefaction ...

Baxter, C.W., Zhang, Q., Stanley, S.J., Shariff, R., Tupas, R-R.T ...

Chau K. W., :A review on integration of artificial intelligence ...

4- Palani S., Liong Sh. Y., Tkalich P., :An ANN ...

Yetilmezsoy, K. and Demirel S. :Artificial neural network (ANN) approach ...

Gao C., Govind R., Tabak H. H., "Predicting soil sorption ...

Demnth H., Beale M., Hagan M., :Neural Network ToolboxTM 6 ...

Senevirathna M., "Fuzzy rule based models for contaminat transport around ...

نمایش کامل مراجع