ارزیابی دقت برآورد میزان انتقال رسوب معلق در سدهای مخزنی توسط سیستم استنتاج فازی- عصبی وشبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه سفیدرود-استان گیلان)

Authors

Abstract:

در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق در سدهای مخزنی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی می باشد. بررسیها توسط برنامه  MATLAB انجام شده است و ورودی ها شامل دبی رودخانه سفید رود و خروجی، غلظت رسوب در گام زمانی بوده است.ورودی و خروجی رسوب دارای روند مثبت بوده و 80 درصد داده ها جهت آموزش و 20 درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. از تعداد 229 داده موجود 182 داده به عنوان داده های آموزشی و 47 داده برای آزمون بکار برده شده است.. نتایج بدست آمده نشان می دهند که پیش بینی غلظت بار معلق رسوب حاصل از مدل سیستم استنتاج فازی- عصبی به داده های واقعی غلظت رسوب نزدیک تر هستند و ضریب همبستگی حاصل از سیستم استنتاج فازی- عصبی 90 درصد می باشد. این در حالی است که ضریب همبستگی برای مدل های شبکه عصبی مصنوعی 83 درصد بدست آمده است. لذا سیستم استنتاج فازی- عصبی در پیش بینی میزان رسوب معلق نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی دارای کارایی بهتری می باشد.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

تاثیر توزیع‌های احتمالاتی در افزایش دقت پیش‌بینی رسوب معلق با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی-عصبی(مطالعه موردی: حوزه آبخیز سد دز)

توجه به ماهیت داده­های رسوب و انتخاب روش­های مناسب پردازش بر روی داده­ها قبل از ورود به مدل­های هوش مصنوعی از جمله مواردی است که می­تواند نتایج حاصل از شبیه­سازی­ها را به واقعیت نزدیک سازد. در این تحقیق تأثیر روش­های پردازش داده­های رسوب قبل از ورود به دو مدل شبکه­های عصبی مصنوعی و سیستم­های استنتاج فازی-عصبی در هفت ایستگاه حوضه سد دز مورد بررسی قرار گرفته است. بر این اساس با توجه به توزیع­های ...

full text

بررسی امکان کاربرد سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) در برآورد بار رسوب معلق بابل‌رود

Sediment load estimation is one of the most important issues in rivers & dam reservoirs management and generally in water projects. Various empirical equations show that proper analytical or empirical method is not suggested for correct estimation of suspended sediment, yet. In the present study, to assessment of closer estimation to actual data of transported sediment in Ghoran Talar station l...

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

بررسی امکان کاربرد سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (anfis) در برآورد بار رسوب معلق بابل رود

برآورد بار رسوبی یکی از مهم­ترین مسائلی است که در مدیریت رودخانه ها و مخازن سدها و به طور کلی در پروژه های آبی اهمیت بسزائی دارد. تعداد روابط تجربی ارائه شده نشان می دهد هنوز روش تحلیلی یا تجربی مناسبی برای تخمین صحیح بار رسوب معلق پیشنهاد نشده است. در پژوهش حاضر، به منظور دستیابی به تخمینی نزدیک به واقعیت از میزان حمل رسوبات ایستگاه قرآن تالار بابل­رود، از سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی ( anf...

full text

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

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 5  issue 18

pages  49- 55

publication date 2019-01

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023