استفاده از سیستم استنتاجی فازی عصبی در تخمین بار رسوبی و مقایسۀ آن با مدل‎های MLR وSRC در حوضۀ رودخانۀ قرانقو

Authors

سحر صدر افشاری کارشناس ارشد اقلیم‎شناسی، دانشگاه تبریز

مجید رضایی بنفشه دانشیار گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه تبریز

مهدی فیض‎ا.. پور استادیار گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان

Abstract:

انتقال رسوب‎ها در رودخانه‎ها با توجه به نقش آنها در مباحث هیدرولوژیکی، از اهمیت ویژه‎ای برخوردار است. این رسوب‎ها به روش‎های گوناگون اندازه‎گیری می‎شوند. اندازه‎گیری مستقیم بار معلق رسوبی در رودخانه، هزینه‎بر بوده و امکان احداث ایستگاه‎های اندازه‎گیری در تمام طول رودخانه وجود ندارد. همچنین معادله‎های مورد استفاده در تخمین بار رسوبی، برای تمام مناطق قابل استفاده نبوده و علاوه‎بر آن، نیازمند دیده‎بانی‎های بلندمدت است. با این حال، برخی از روش‎ها در تخمین بار معلق رسوبی به نتایج مطلوبی دست یافته‎اند. در این مطالعه، سیستم استنتاجی فازی عصبی (ANFIS) با بهره‎گیری از ترکیب‎های ورودی مختلف برای تخمین بار معلق رسوبی روزانه به‎کار گرفته شد. به این منظور در اولین بخش از پژوهش، مدل ANFIS با استفاده از داده‎های دِبی روزانه و بار معلق رسوبی روزهای پیشین، تعلیم داده شده و برای تخمین بار معلق رسوبی رودخانۀ قرانقو مورد استفاده قرار گرفت. در دومین بخش از پژوهش، مدل ANFIS با استفاده از شاخص‎های ضریب تبیین (R2) و خطای مجذور میانگین مربعات (RMSE) با مدل‎های منحنی سنجه رسوبی (SRC) و رگرسیون چندمتغیره (MLR) مقایسه شد. نتایج نشان داد که مدل ANFIS با برخورداری از مقادیر ضریب تبیین (R2) برابر 9668/0، RMSE برابر 190، در مقایسه با سایر روش‎ها از قابلیت بهتری در تخمین بار معلق رسوبی برخوردار است. در این بین، مدل SRC با برخورداری از مقادیر R2 و RMSE که به‎ترتیب معادل 8384/0 و 454 تخمین‎زده شده است، به ضعیف‎ترین تحلیل در پیش‎بینی بار معلق رسوبی دست یافته است.

Upgrade to premium to download articles

Already have an account?login

similar resources

استفاده از سیستم استنتاجی فازی عصبی در تخمین بار رسوبی و مقایسۀ آن با مدل‎های mlr وsrc در حوضۀ رودخانۀ قرانقو

full text

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

full text

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

full text

ارزیابی قابلیت مدل سیستم استنتاجی فازی عصبی(ANFIS) در تخمین مقادیر بار معلق رسوبی و مقایسه آن با 2 نوع از مدل‌های شبکه‌ی عصبی مصنوعی مطالعه موردی: رودخانه زرینه‌‌رود، حوضه جنوب‌شرقی دریاچه ارومیه

حوضه‌های جنوب شرقی دریاچه ارومیه به علت برخورداری از شرایط هیدرولوژیکی و لیتولوژیکی خواص، از میزان بالای تولید رسوب برخوردارند. با توجه به این نکته در این تحقیق برای تخمین بار معلق رسوبی روزانه از سیستم استنتاجی فازی عصبی([1]ANFIS) بهره گرفته شده است. به این منظور داده‌های دبی روزانه و بار معلق رسوبی365 روز سال 1386 و 1387 ایستگاه رسوبی واقع در رودخانه زرینه رود برای تعلیم و آزمودن مدل‌های شبکه...

full text

تخمین ضریب رواناب رگبار با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) در حوزه آبخیز بار اریه نیشابور

The rainfall-runoff process and flooding are hydrological phenomena that are difficult to study due to the influence of different parameters. So far, different methods and models have been provided to analyze these phenomena. The purpose of this study is evaluation of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for storm runoff coefficient forecasting. To that end, Barariyeh watershed was cho...

full text

ارزیابی قابلیت مدل سیستم استنتاجی فازی عصبی(anfis) در تخمین مقادیر بار معلق رسوبی و مقایسه آن با ۲ نوع از مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی مطالعه موردی: رودخانه زرینه رود، حوضه جنوب شرقی دریاچه ارومیه

حوضه های جنوب شرقی دریاچه ارومیه به علت برخورداری از شرایط هیدرولوژیکی و لیتولوژیکی خواص، از میزان بالای تولید رسوب برخوردارند. با توجه به این نکته در این تحقیق برای تخمین بار معلق رسوبی روزانه از سیستم استنتاجی فازی عصبی([1]anfis) بهره گرفته شده است. به این منظور داده های دبی روزانه و بار معلق رسوبی365 روز سال 1386 و 1387 ایستگاه رسوبی واقع در رودخانه زرینه رود برای تعلیم و آزمودن مدل های شبکه...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}

Journal title

پژوهش های جغرافیای طبیعی

volume 45 issue 2

pages 77- 90

publication date 2013-08-23

unfollow

{@ msg @}

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

Keywords

بار رسوبی سیستم استنتاجی فازی عصبی منحنی سنجه رسوبی رگرسیون چندمتغیره حوضۀ رودخانۀ قرانقو

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com