ترکیب روش شبکه های عصبی مصنوعی و مدل هیدرودینامیکی برای پیش بینی دقیق تر جریان رودخانه

در این تحقیق کاربرد روش سیستم عصبی مصنوعی در کاهش خطای مدل هیدرودینامیکی برای پیش بینی جریان رودخانه مورد بررسی قرارگرفته است. منطقه مورد مطالعه حوزه رینولدز کریک در جنوب غربی ایالت آیداهو در ایالات متحده آمریکا می باشد که دارای وسعتی معادل 239 کیلومتر مربع و اقلیم نیمه خشک است و به علت تغییرات بیش از حد بارندگی در نقاط مختلف این حوزه جریان رودخانه شدیداً متغیر است. در این تحقیق پس از کالیبراسیون و به کاربردن یک مدل هیدرودینامیکی یک بعدی برای پیش بینی وضعیت جریان در نقطه ای در پایین دست رودخانه یک مدل سیستم عصبی مصنوعی به عنوان پیش بینی کننده خطای مدل هیدرودینامیکی مورد استفاده قرار گرفت. با پیش بینی این خطا نتایج مدل هیدرودینامیکی به میزان قابل توجهی به مقادیر واقعی نزدیک تر شد. لازم به ذکر است که قبل از کاربرد ترکیبی این دو روش (مدل هیدرودینامیکی و سیستم عصبی مصنوعی) هر یک از این روش ها به تنهایی مورد استفاده قرار گرفته و نتایج حاصل از مقادیر واقعی مقایسه گردیده بود. نتایج حاصل از کاربرد ترکیبی این مدل از کیفیت به مراتب بالاتری نسبت به کاربرد هر یک از آن ها به تنهایی برخوردار است.