مقایسه میزان کارآیی شبکه عصبی مصنوعی و مدل های ‏رگرسیونی، منحنی سنجه رسوب در برآورد ‏رسوب معلق روزانه

Authors

محمد شعبانی

abstract

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 روش شبکه عصبی مصنوعی در برآورد رسوب معلق روزانه نسبت به مدل های رگرسیونی (منحنی سنجه رسوب) است. بدین منظور، ابتدا آمار هم زمان دبی آب و دبی رسوب رودخانه شور خارستان در خروجی حوزه آبخیز، در طی یک دوره آماری 22 ساله جمع آوری گردید و پس از رفع نواقص آماری و حذف داده های پرت، از آن ها برای مدل سازی رسوب معلق روزانه با استفاده از روش شبکه عصبی و مدل رگرسیونی خطی استفاده شد. سپس نتایج به دست آمده از دو روش شبکه عصبی و مدل رگرسیون خطی (منحنی سنجه رسوب)، بر اساس معیارهای mae ،rmse و r2 ارزیابی شد. نتایج نشان داد که برآورد روش شبکه عصبی مصنوعی، در مقایسه با برآورد مدل رگرسیون خطی (منحنی سنجه رسوب)، دقت بالاتری دارد؛ به طوری که مقدار mae ،rmse و r2 برآورد شبکه عصبی به ترتیب، برابر با 19.27، 12.14 و 0.98 و برای مدل رگرسیون خطی، به ترتیب برابر با 36.84، 20.75 و 0.74 است که نشان دهنده پایین بودن خطا در مدل شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدل رگرسیون خطی است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

مقایسه 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 text

مقایسه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و منحنی سنجه رسوب در شبیه‌سازی میزان رسوب معلق؛ مطالعه موردی حوزه آبخیز شاهرود

این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدل‌های شبیه­سازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاه­های هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیه­سازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدل­های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدل­...

full text

مقایسه کارآیی مدل سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار کف رودخانه‌ها

به دلیل مشکلات نمونه‎برداری و عدم دقّت کافی معادلات تجربی، سنجش و گزینش مناسب‎ترین روش‎های برآورد رسوبات بار کف، اهمّیّت زیادی دارد.هدف پژوهش حاضر، مقایسة کارآیی مدل‎های آماری شبکة عصبی مصنوعی و منحنی سنجة رسوب در برآورد رسوبات بار کف است؛ بدین منظور، ابتدا 5 ایستگاه هیدرومتری دارای بیشترین تعداد نمونه انتخاب شدند؛ سپس منحنی سنجة رسوب و مدل شبکة عصبی مصنوعی با 70% داده‌های آنها ساخته و ارزیابی دقّت...

full text

مقایسه روشهای شبکه های عصبی مصنوعی، فازی-عصبی تطبیقی و منحنی سنجه رسوب در برآورد رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: رودخانه آجی چای)

ارائه راهکاری مناسب جهت برآورد دقیق بار معلق رودخانهها در پروژههای آبی، مهندسی رودخانه و آبیاریکاربردهای فراوانی دارد. به دلیل تأثیر پارامترهای مختلف بر انتقال رسوبات در رودخانهها، تعیین معادلات حاکم برآن مشکل بوده و مدلهای ریاضی نیز در این راستا از دقت کافی برخوردار نیستند. امروزه استفاده از سیستمهایهوش مصنوعی به عنوان راهکاری جدید در تحلیل مسائل آبی، گسترش یافته است. در تحقیق حاضر منطق فازی-ع...

full text

قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی جهت مدل سازی چند ایستگاهه بار معلق در مقایسه با روش منحنی سنجه رسوب

رسوبات حمل شده توسط رودخانه می تواند باعث بوجود آمدن خساراتی به اراضی کشاورزی و تأسیسات آبی گردد. برآورد صحیح بار رسوب در تأسیسات آبی مانند سدها باعث جلوگیری از صرف هزینه های اضافی خواهد شد. کشور ما ایران با دارا بودن رودخانه های متعدد، پتانسیل بالایی جهت ایجاد سد دارد. یکی از دلایل آن کاهش یافتن ظرفیت انتقال آب توسط مقطع رودخانه به دلیل انباشتگی رسوبات می باشد. لذا بررسی پدیده رسوب و برآورد رس...

full text

My Resources

Save resource for easier access later


Journal title:
مهندسی و مدیریت آبخیز

Publisher: پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری

ISSN 2251-9300

volume 1

issue 4 2010

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023