یوسف پارسه - کارشناسی ارشد عمران – مهندسی آب

استفاده از شبکه عصبی در پیش بینی متغیرهای منابع آبی از جمله آب زیرزمینی بطور گسترده رو به افزایش است. این تحقیق از طریق شبکه عصبی مصنوعی چندین هدف را دنبال می کند، که شامل تعیین پارامترهای موثر بر نوسانات سطح آب زیرزمینی و همچنین بررسی تاثیر مکانی و زمانی پارامترهای سطح آب از طریق داده ها و سپس مدلسازی نوسانات سطح آب زیرزمینی در پیزومترهای منتخب در دشت مورد مطالعه می باشدکه بهترین مدلسازی نوسانات سطح آب با مدل شبکه عصبی از طریق انتخاب پارامترهای مناسب و با قابل قبول ترین تاخیر زمانی بدست آمد. و در FNN-LM انتها سپس با تغییر درصدی شش ماه آخر داده های ورودی در مدل اقدام به ایجاد چهار شرایط فرضی گردید و با توجه به مدل های شبکه عصبی بدست آمده به پیش بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در این شرایط فرضی پرداخته شد.

شبکه های عصبی مصنوعی، نوسانات سطح آب زیرزمینی، الگوریتم لونبرگ-مارکوت،