بررسی امکان کاربرد سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (anfis) در برآورد بار رسوب معلق بابل رود
نویسندگان
چکیده
برآورد بار رسوبی یکی از مهمترین مسائلی است که در مدیریت رودخانه ها و مخازن سدها و به طور کلی در پروژه های آبی اهمیت بسزائی دارد. تعداد روابط تجربی ارائه شده نشان می دهد هنوز روش تحلیلی یا تجربی مناسبی برای تخمین صحیح بار رسوب معلق پیشنهاد نشده است. در پژوهش حاضر، به منظور دستیابی به تخمینی نزدیک به واقعیت از میزان حمل رسوبات ایستگاه قرآن تالار بابلرود، از سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی ( anfis ) به عنوان یکی از روشهای هوش مصنوعی استفاده شده است. ابتدا، ترکیبات مختلفی بر حسب دبیهای با تأخیر زمانی به عنوان پارامترهای ورودی و دبی رسوب معلق به عنوان خروجی شبکه در نظر گرفته شد. سپس با آموزش شبکه و تعیین ساختار مطلوب بر اساس نوع، تعداد تابع عضویت و قوانین مربوطه به کمک نرمافزار matlab ، مناسب ترین مدل بر اساس شاخصهای آماری؛ میانگین مربعات خطا، کارآیی مدل و ضریب تبیین بدست آمد. در نتیجه، ورودی با ترکیب یک بعدی دارای سیستم استنتاج سوگنو با دو تابع عضویت مثلثی به عنوان مناسب ترین مدل معرفی گردید و با نتایج حاصل از روش منحنی سنجه رسوب مورد مقایسه قرار گرفت. در نهایت نتایج نشان داد که روش anfis (08/0= mse ، 78/0= ef و 72/0= r2 ) از صحت و دقت بالاتری نسبت به منحنی سنجه (16/0= mse ، 57/0= ef و 73/0= r2 ) برخوردار است و عملکرد بهتری در برآورد بار رسوب معلق دارد.
منابع مشابه
بررسی امکان کاربرد سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) در برآورد بار رسوب معلق بابلرود
Sediment load estimation is one of the most important issues in rivers & dam reservoirs management and generally in water projects. Various empirical equations show that proper analytical or empirical method is not suggested for correct estimation of suspended sediment, yet. In the present study, to assessment of closer estimation to actual data of transported sediment in Ghoran Talar station l...
متن کاملبررسی امکان برآورد بار معلق رودخانه کرج با بهره‌گیری از منطق فازی و شبکه عصبی
برآورد بار معلق رودخانه یک امر مهم در طراحی سازه‌های آبی, مسائل زیست محیطی و کیفیت آب رودخانه‌ها می‌باشد. یکی از متداول‌ترین روش‌ها برای برآورد بار معلق رودخانه منحنی سنجه رسوب می‌باشد،ْ در منحنی سنجه رسوب یک رابطه رگرسیونی که به‌طور معمول از نوع توانی می‌باشد بین دبی آب و رسوب بر قرار می‌شود. با توجه به عدم قطعیت‌ها و غیر خطی بودن ارتباط بین دبی آب و رسوب, منحنی سنجه رسوب فاقد کارایی لازم برا...
متن کاملتلفیق شبکه عصبی و فازی در برآورد بار رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی؛ بابل رود)
برآورد بار رسوبی یکی از مهمترین مسائلی است که در مدیریت رودخانه ها و مخازن سدها و به طور کلی در پروژه های آبی اهمیت زیادی دارد. تعداد روابط تجربی ارائه شده نشان می دهد که هنوز روش تحلیلی یا تجربی مناسبی برای تخمین صحیح بار رسوبات معلق پیشنهاد نشده است. در مطالعه حاضر به منظور دستیابی به تخمینی نزدیک به واقعیت از میزان حمل رسوبات توسط رودخانه ها، از روش های نوین هوش مصنوعی شامل؛ شبکه عصبی پرسپتر...
مدل‌سازی مکانی مناطق اکتشاف نفتی با سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی (ANFIS) در GIS
فرآیند اکتشاف منابع هیدروکربنی فرآیندی بسیار پیچیده و پرهزینه می‌باشد. در این فرایند فاکتورهای متعدد زمین‌شناسی، ژئوشیمی و ژئوفیزیک تهیه و باهم تلفیق می‌شوند. طراحی بهترین مسیر برای برداشت داده‌های لرزه‌نگاری و همچنین تعیین بهترین محل برای حفر چاه‌های اکتشافی از اهمیت ویژه‌ایی برخوردار است، زیرا عدم دقت در انتخاب موقعیت مکانی، صرف هزینه و زمان زیاد در طول عملیات می‌باشد. هدف این تحقیق تعیین م...
متن کاملمدلسازی بارش- رواناب با سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) و رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)
در این پژوهش، کارآیی سیستم فازی- عصبی برای برآورد رواناب ناحیه کوهستانی حوضه هراز مورد ارزیابی قرار گرفت. هدف ایجاد مدلی با توابع و درجه عضویت مناسب است که بتواند رابطه بارندگی- رواناب را در یک حوضه بهدرستی برقرار کند. بدین منظور برای پیشبینی رواناب، 44 ترکیب مختلف از پارامترهای بارندگی، دما، تبخیر، دبی جریان و شاخص بارش پیشین با تأخیر زمانی بین آنها بهصورت روزانه طی دوره 32 سال آماری وارد م...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیزجلد ۶، شماره ۱۱، صفحات ۱۵-۲۳
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023