برآورد بار معلق در سیستم رودخانه ای با استفاده از روش گروهی کنترل داده ها (gmdh)
Authors
abstract
برآورد دقیق میزان انتقال بار رسوب در رودخانهها و مخازن اهمیت زیادی در برنامهریزی، طراحی، اجرا و نگهداری سازههای آبی دارد. استخراج روابط ریاضی حاکم بر پدیده انتقال رسوبات بسیار پیچیده است. برای شبیهسازی چنین پدیدههایی، میتوان از روشهای دادهمحوری مانند روش کنترل گروهی دادهها (gmdh) استفاده کرد که یک رویکرد خودسازماندهی داده بوده و روشی برای شناسایی روابط غیرخطی بین متغیرهای ورودی و خروجی بهکار میرود. در پژوهش حاضر، با استفاده از روش فوق مدلی برای پیشبینی نرخ انتقال رسوب در سیستم رودخانه توسعه داده شده است. برای بررسی کارایی مدلها از دادههای دبی روزانه جریان و غلظت بار معلق رسوب دو ایستگاه rio valencia no و quebrada blanca استفاده شده است. بررسی کارایی مدلها با استفاده از معیارهای آماری mse، rb و r2انجام شده است. مقادیر معیارهای آماری به دست آمده و نیز مقایسه نتایج با سایر الگوریتمها مانند شبکههای عصبی، نروفازی و برنامهریزی ژنتیک خطی نشان داد که روش گروهی کنترل دادهها نسبت به سایر روشها از قابلیت بالاتری برای پیشبینی و شبیهسازی نرخ انتقال رسوب در رودخانهها برخوردار است.
similar resources
برآورد بار معلق در سیستم رودخانه ای با استفاده از روش گروهی کنترل داده ها (GMDH)
Accurate estimation of sediment load in rivers and reservoirs is an important issue in hydraulic engineering as it affects the design, management and operation of water resources projects. Extract of mathematical relationship in sediment transportation has special complexity. Data-driven methods can be used for Modeling of these phenomena. One of these heuristic self organization methods is Gro...
full textبررسی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار معلق رودخانه با استفاده از داده های دسته‌بندی‌شده
بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیشبینی فرسایش خاک در حوزه‌های آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب می‌تواند در مدیریت و اجرای پروژه‌های آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دسته‌بندی دادهها به‌عنوان راه‌کاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانه‌های خلیفه‌ترخان و چهل‌گزی در حوضۀ قشلاق...
full textمدل سازی رابطه دبی_اشل در رودخانه با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی(ann) و روش کنترل گروهی داده ها(gmdh)(مطالعه موردی: رودخانه اسکویلکیل)
پیش بینی جریان در رودخانه ها، یکی از مهم ترین مولفه های فرآیندهای هیدرولیکی و هیدرولوژیکی در مدیریت منابع آب می باشد. به منظور کاربردهای هیدرولوژیکی گوناگون نظیر تجزیه و تحلیل بیلان آب و رسوب و همچنین پروژه های کنترل و بهره برداری از مخازن، وجود اطلاعات دقیقی از شرایط دبی جریان در رودخانه بسیار مهم می باشد. از این رو هیدرولوژیست ها از داده های تاریخی جهت ایجاد یک رابطه میان دبی جریان و تراز سطح...
full textمقایسه برآورد بار رسوب معلق رودخانه با استفاده از روشهای رگرسیون‌گیری و الگوریتم ژنتیک
The rivers sediment load is determined using hydrologic methods. In the statistical methods, by measuring the rivers discharge and suspended sediment load in a long-term period, the relationships between the suspended sediment load and discharge is obtained. The aim of this study is to compare different estimation methods of suspended load and select the most appropriate relationship for the pr...
full textمدلسازی رابطه دبی_اشل در رودخانه با استفاده از روش شبکههای عصبی مصنوعی(ANN) و روش کنترل گروهی دادهها(GMDH)(مطالعه موردی: رودخانه اسکویلکیل)
پیشبینی جریان در رودخانهها، یکی از مهم‌ترین مولفه‌های فرآیندهای هیدرولیکی و هیدرولوژیکی در مدیریت منابع آب می‌باشد. به منظور کاربردهای هیدرولوژیکی گوناگون نظیر تجزیه و‌تحلیل بیلان آب و رسوب و همچنین پروژه‌های کنترل و بهره‌برداری از مخازن، وجود اطلاعات دقیقی از شرایط دبی جریان در رودخانه بسیار مهم می‌باشد. از این رو هیدرولوژیست‌ها از دادههای تاریخی جهت ایجاد یک رابطه میان دبی جریان و تراز سط...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیزجلد ۷، شماره ۱۳، صفحات ۲۲۹-۲۱۸
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023