پیش بینی تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشواره ی پلها ) (abutmebt با استفاده از سامانه ی منطق فازی- عصبی ) (anfis و شبکه های عصبی (anns)
نویسندگان
چکیده
به دلیل پیچیده بودن الگوی سه بعدی جریان در اطراف گوشواره ی پل ها، برآورد دقیق تغییرات عمق آبشستگی نسبت به زمان دشوار، و در برخی موارد غیر ممکن می باشد. در این تحقیق، ابتدا تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشوارهها به صورت آزمایشگاهی تحت شرایط آب زلال مورد بررسی قرار گرفته است و سپس با استفاده از نتایج حاصل از سه روش، وایازی غیر خطی (nlr)، شبکههای عصبی (ann) و سامانه ی منطق فازی-عصبی (anfis)، تغییرات آبشستگی در اطراف این سازهها پیش بینی شده است. هر چند رابطه ی وایازی بدست آمده، نتایج بهتری را نسبت به روابط پیشین ارائه میکند (r2=0.957, rmse=0.049 and mae=0.035)، اما سامانه ی منطق فازی- عصبی دارای دقت بالاتری نسبت به رابطه ی وایازی ارائه شده و همچنین روابط پیشین می باشد (r2=0.961, rmse=0.041and mae=0.025). نتایج حاصله از فراسنجهای آماری نشان میدهد که، هر دو روش annو anfis میتوانند به عنوان روشهای قدرتمندی در پیش بینی عمق آبشستگی مورد استفاده قرار گیرند.
منابع مشابه
پیش بینی تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشوارهی پلها ) (Abutmebt با استفاده از سامانهی منطق فازی- عصبی ) (ANFIS و شبکه های عصبی (ANNs)
بهدلیل پیچیده بودن الگوی سه بعدی جریان در اطراف گوشوارهی پل ها، برآورد دقیق تغییرات عمق آبشستگی نسبت به زمان دشوار، و در برخی موارد غیر ممکن میباشد. در این تحقیق، ابتدا تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشوارهها به صورت آزمایشگاهی تحت شرایط آب زلال مورد بررسی قرار گرفته است و سپس با استفاده از نتایج حاصل از سه روش، وایازی غیر خطی (NLR)، شبکههای عصبی (ANN) و سامانهی منطق فازی-عصبی (ANFIS)، تغی...
متن کاملمدلسازی آبشستگی اطراف آبشکن در قوسها با استفاده از منطق فازی و شبکه عصبی مصنوعی
آبشکن سازهای است از جنس سنگ، شن، پاره سنگ، خاک و یا بتن که با زاویهای نسبت به کرانه رودخانه جهت انحراف جریان آب از سواحل به مرکز آن به منظور جلوگیری از آبشستگی سواحل احداث میشود. از جمله مشکلات مهم مربوط به این سازه که ممکن است پایداری آن را به خطر اندازد، آبشستگی اطراف آن میباشد. لذا مدلسازی میزان آبشستگی اطراف این سازه بر اساس شرایط جریان از اهمیت بالایی برخوردار میباشد. در این تحقیق د...
متن کاملپیش بینی تبخیر از سطح ایستابی کم عمق با استفاده از شبیه های وایازی و شبکه ی عصبی مصنوعی
رابطه ی بین عمق سطح ایستابی و تبخیر از سطح خاک در اغلب مناطق خشک و نیمه خشک بسیار مهم است. در این مناطق به علت آبیاری بیش از حد نیاز، اغلب سطح ایستابی نزدیک زمین است که باعث شوری خاک میشود. در این مطالعه از یک شبیه فیزیکی سطح ایستابی برای تعیین شدت تبخیر در خاکهای لوم شنی، لومی و لوم رسی در گلخانه و برای سه سطح ایستابی 40، 60 و 80 سانتی متری استفاده شده است. تبخیر از سطح خاک، تبخیر از سطح آزاد...
متن کاملپیش بینی مقاومت فشاری بتن حاوی خاکستر بادی، میکروسیلیس و سرباره ی مس با استفاده از روش های آماری ، شبکه ی عصبی مصنوعی و منطق فازی
در پژوهش حاضر، به پیشبینی مقاومت فشاری بتن حاوی پوزولان به کمک شبکهی عصبی مصنوعی و تحلیل رگرسیون پرداخته شده است. اطلاعات به کاررفته شامل ۸۰ نمونه است که مقاومت فشاری ۷ و ۲۸ روزهی آنها تعیین شده است. در بخش شبکهی عصبی مصنوعی از یک شبکهی پرسپترون چند لایه با الگوریتمهای متفاوت آموزشی پس انتشار خطا و تعریف یک یا چند لایهی مخفی و تعداد ۷ نورون در لایهی ورودی و ۱ نورون در لایهی خروجی استف...
متن کاملپیش بینی جریان رودخانه با استفاده از سامانه استنتاج فازی(FIS) وسامانه استنتاج فازی- عصبی تطبیقی(ANFIS)
این مقاله فاقد چکیده میباشد.
متن کاملپیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی
In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
فصلنامه علمی - پژوهشی مهندسی منابع آبناشر: دانشگاه آزاد اسلامی واحد مرودشت
ISSN 2008-6377
دوره 7
شماره 20 2014
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023