تخمین زمانی و مکانی بار معلق رودخانه آجی چای با استفاده از زمین آمار و شبکه عصبی مصنوعی
Authors
abstract
پدیده انتقال رسوب در رودخانهها از پیچیدهترین مباحث مهندسی رودخانه بوده و همواره مورد توجه کارشناسان و مهندسین آب میباشد. یکی از مشکلات عمده که سازههای هیدرولیکی بنا شده در یک رودخانه را تهدید میکند مسأله انتقال و انباشت رسوبات میباشد. لذا ارائهی راهکارهای نوین جهت برآورد دقیق بار معلق عبوری از مقاطع مختلف رودخانهها در مقیاسهای زمانی مختلف، نقش بسزایی در پیشبرد صحیح مطالعات مهندسی رودخانه خواهد داشت. نظر به اینکه آماربرداری رسوب معلّق در اکثر ایستگاههای رسوب سنجی کشور در مقیاس زمانی روزانه و به صورت نامنظّم انجام میپذیرد در صورت نیاز به تخمین رسوبات معلق ماهانه در یک مقطع مشخص از رودخانه، لازم است این برآورد با استفاده از مدلهای زمانی و مکانی دقیقتر انجام پذیرد. در تحقیق حاضر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و علم زمین آمار و با ادغام آنالیز سریهای زمانی با آنالیز سریهای مکانی به ارائه یک مدل جامع، جهت تخمین بار معلق ماهانه در طول رودخانه آجیچای اقدام گردیده است. بدین منظور با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی اقدام به داده سازی منطقی در مقیاس زمانی ماهانه نموده و به وسیله تخمینگرهای تک پارامتری کریجینگ و چند پارامتری کوکریجینگ با منظور نمودن دبی جریان به عنوان پارامتر کمکی، مقدار بار معلق رسوبی ماهانه، در طول رودخانه آجی چای برآورد گردیده است. نتایج نشان دادند ضمن معتبر بودن هر دو مدل کریجینگ و کوکریجینگ در منطقه مورد مطالعه روش کوکریجینگ در مقایسه با روش کریجینگ در برآورد مکانی بار معلق ماهانه نتایج بهتری را ارائه میدهد.
similar resources
تخمین زمانی و مکانی بار معلق رودخانه آجی چای با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های کریجینگ و کوکریجینگ
چکیده ندارد.
15 صفحه اولبررسی 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 textمقایسه 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 textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
دانش آب و خاکPublisher: دانشگاه تبریز
ISSN 2008-5133
volume 22
issue 4 2013
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023