تحلیل مقایسه عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی ومدل های رگرسیونی پیش بینی رسوب معلق مطالعه موردی: حوضه آبخیز اسکندری واقع در حوضه آبریز زاینده رود
Authors
abstract
یکی از جنبه های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه ای میباشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود میباشد. مدلها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثبت شده دبی و رسوب طراحی شده اند. پارامترهای ژئومورفولوژیکی بکار رفته در مدلهای مزبور شامل: نسبت ناهمواری، ضریب شکل و تراکم زهکشی می باشند. شبکههای عصبی مصنوعی طراحی شده از نوع انتشار برگشتی چهار لایه است. بهترین نتایج پیش بینی مربوط به روش شبکه عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی با ضریب تبیین معنی دار 98/0 و جذر میانگین خطای 49/4 در مقایسه با روش شبکه عصبی مصنوعی طراحی شده بر اساس آمار جریان با مقادیر ضریب تبیین 96/0 و خطای35/5 میباشد. عملکرد روشهای رگرسیونی با ضریب تبیین 893/0 و خطای66/8 برای روش چند متغیره غیرخطی ومقادیر ضریب تبیین 814/0 و خطای برآورد 05/15 برای روش غیر خطی ساده توانی ضعیف تر از شبکههای عصبی مشاهده گردید. تفاوت فاحش در شاخصهای ارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی نسبت به روشهای رگرسیونی در عملکرد مناسب آنها برای تعداد کم نمونههای مدل میباشد. بنابراین شبکههای عصبی مصنوعی به خصوص شبکههای ژئومورفولوژیکی به عنوان یک ابزار قوی پیش بینی شایسته بار رسوب یک سیستم پیچیده رودخانه ای معرفی میشوند.
similar resources
تحلیل مقایسه عملکرد شبکههای عصبی مصنوعی ومدلهای رگرسیونی پیشبینی رسوب معلق مطالعه موردی: حوضه آبخیز اسکندری واقع در حوضه آبریز زاینده رود
یکی از جنبههای حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانهای میباشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسهای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود میباشد. مدلها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...
full textبرآورد میزان رسوب حوضه رود ارس با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: زیرحوضه دره رود)
یکی از روشهای نوین در زمینه پیشبینی فرآیندهای هیدرولوژیکی و ژئومورفولوژیکی شبکههای عصبی مصنوعی از مؤلفههای هوش مصنوعی است که در جهت پیادهسازی ویژگیهای شگفت انگیز مغز انسان در یک سیستم مصنوعی میکوشند و ابزاری قدرتمند در زمینهی مدلسازی و پیشبینی پارامترهای ژئومورفولوژیاند که در این پژوهش جهت برآورد میزان رسوب حوضه رود ارس استفاده شده است. بدین منظور از آمار دبی، رسوب...
full textمقایسه کارایی روشهای نروفازی، شبکه عصبی مصنوعی و مدلهای آماری در تخمین رسوب معلق رودخانهها(مطالعه موردی: بالادست حوضه طالقان)
برآورد دقیق میزان رسوب معلق رودخانهها از مسائلی مهم در طراحی مخازن، آلودگی دریاچهها، طراحی کانالها و لایروبی آنها بعد از سیلابها، تعیین خسارتهای ناشی از رسوبگذاری و تعیین تأثیرات مدیریت آبخیز است. روشهای متعددی بهمنظور برآورد بار معلق رودخانهها وجود دارد. یکی از این روشها، که در حل مسائل مختلف هیدرولوژی رسوب و پیشبینی آن کاربرد زیادی دارد، روشهای نوروفازی و شبکههای عصبی مصنوعی است. ...
full textمقایسه میزان کارآیی شبکه عصبی مصنوعی و مدلهای رگرسیونی، منحنیسنجه رسوب در برآورد رسوب معلق روزانه
تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...
full textمقایسه روش های شبکه عصبی بیزین و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: سیمینه رود)
زمینه و هدف: شبیه سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسایل مهم در مدیریت منابع آب می باشد. اندازه گیری مقدار رسوب به روش های متداول عموماً مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده و گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نمی باشد. روش بررسی: در این پژوهش تخمین رسوب رودخانه سیمینه رود واقع در استان آذربایجان غربی، با استفاده از شبکه عصبی بیـزین مورد بررسی قرار گرفته و نتایج آن با روش های مرسـوم هوشمند هم...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
پژوهشهای جغرافیای طبیعیPublisher: مؤسسه جغرافیا
ISSN 2008-630X
volume 42
issue 71 2010
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023