تجزیه و تحلیل شبکه‌های عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی در برآورد رواناب مستقیم (حوضة جاجرود، زیرحوضة امامه)

Authors

  • علی نصیری
Abstract:

برآورد و تعیین رواناب مستقیم رودخانه‌ها در عمل کار پیچیده‌ای است و تاکنون روش‌های متفاوتی برای محاسبه آن پیشنهاد شده است. یکی از روش‌های جدید در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه‌ها و همچنین برآورد دبی رودها، استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی است که با الگوبرداری از شبکه عصبی مغز انسان، ضمن اجرای فرایند آموزش، روابط درونی بین داده‌ها را کشف می‌کند و آن را به موقعیت‌های دیگر تعمیم می‌دهد. هدف عمدة پژوهش حاضر نیز برآورد رواناب از طریق تجزیه و تحلیل روابط بارش ـ رواناب براساس داده‌های کمّی ژئومورفولوژی و با استفاده از تکنیک شبکه‌های عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی (GANN) در حوضه امامه (از زیرحوضه‌های جاجرود) است. در مطالعة حاضر بر مبنای ساختمان ژئومورفولوژی شبکه هیدرولوژی حوضه مورد نظر، یک سامانة شبکه عصبی ژئومورفولوژیکی سه‌لایه با تعدادی نودهای میانی برابر تعداد مسیرها یا وضعیت‌های ژئومورفولوژیکی شبکه هیدرولوژی حوضه به‌منظور برآورد رواناب مستقیم ایجاد گردید. وزن‌های مربوط به اتصالات درون‌شبکه‌ای ساختمان آن مدل با استفاده از متغیرهای ژئومورفولوژی تعیین شد. نتایج به دست آمده از مدل شبکه‌ای مذکور با اطلاعات حاصل از مشاهدات مستقیم به‌منظور نشان دادن کارایی آن مقایسه شد. ارزیابی نتایج، حاکی از عملکرد بسیار خوب (97/0=2R) مدل شبکه ژئومورفولوژیکی در تعیین پاسخ‌های هیدرولوژیکی حوضة مورد مطالعه است. بدین‌وسیله، برتری مدل مذکور بر روش‌های رایج و معمول نشان داده می‌شود.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

تجزیه و تحلیل شبکه های عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی در برآورد رواناب مستقیم (حوضة جاجرود، زیرحوضة امامه)

برآورد و تعیین رواناب مستقیم رودخانه ها در عمل کار پیچیده ای است و تاکنون روش های متفاوتی برای محاسبه آن پیشنهاد شده است. یکی از روش های جدید در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه ها و همچنین برآورد دبی رودها، استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی است که با الگوبرداری از شبکه عصبی مغز انسان، ضمن اجرای فرایند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف می کند و آن را به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف عمدة پژوه...

full text

برآورد رواناب حوضه بار اریه با استفاده از مدل‌های WetSpa و شبکه عصبی مصنوعی

برآورد صحیح رواناب حوضه نقش بسیار مهمی در مدیریت آن دارد. تا به حال محققین زیادی از مدل‌های یکپارچه، توزیعی و هم‌چنین از روش‌های هوشمند مصنوعی به‌منظور برآورد رواناب حوضه استفاده نمودند. در تحقیق حاضر برای برآورد آبدهی حوضه بار اریه با مساحتی معادل با 112 کیلومتر مربع و متوسط بارش سالانه 72/306 میلی‌متر از دو مدل توزیعی WetSpa و مدل هوشمند شبکه عصبی مصنوعی ANN استفاده گردید. به‌منظور اجرای مدل ...

full text

مقایسة روش‌های زمین‌آماری و شبکة عصبی مصنوعی در برآورد توزیع مکانی عمق برف (مطالعة موردی: حوضة آبخیز سخوید، یزد)

در بسیاری از حوضه‌های آبخیز کوهستانی، برف انباشته‌شده در برفچال‌ها ذخیرة درخور ‌توجهی از منابع آب حوضه‌ها را تأمین می‌کند. بنابراین، پایش این رژیم هیدرولوژیکی، به‌ویژه بررسی توزیع مکانی ذخایر برفی، از نیازهای اساسی مدیران منابع آب به‌شمار می‌رود. به دلیل سخت‌بودن و حتی در برخی موارد ناممکن‌بودن آماربرداری از داده‌های برف، توسعة روش‌هایی برای برآوردِ عمقِ برف در نقاط فاقد اندازه‌گیری و نیز بررسی د...

full text

شبیه‌سازی فرایند بارش- رواناب با استفاده از شبکة عصبی- مصنوعی و سیستم فازی عصبی تطبیقی و رگرسیون چندمتغیره (مطالعة موردی: حوضة آبخیز خرم‌آباد)

مقدار دبی یا رواناب خروجی از یک حوضة آبخیز از اهمیت زیادی برخوردار است؛ زیرا کمبود آن ممکن است موجب خسارات مالی و مازاد آن به‌صورت سیلاب ممکن است موجب خسارات جانی و مالی شود. در این پژوهش با استفاده از شبکة عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) و مدل فازی عصبی تطبیقی (ANFIS) و روش رگرسیون چندمتغیره، فرایند بارش- رواناب به‌صورت روزانه در حوضة آبخیز خرم‌آباد شبیه‌سازی شد. برای ورودی‌ها از ترکیب‌های ...

full text

تأثیر ساختارها و ورودی‌های مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی در تخمین دبی روزانۀ حوزۀ آبخیز معرّف امامه

یکی از مهم­ترین محاسبات هیدرولوژیک در یک اکوسیستم، تعیین ارتباط بین بارش و رواناب است. به طوری ­که بررسی فرایندهای به­وقوع پیوسته در آن و برآورد خروجی­های مهّم حوزه از قبیل سیلاب و رسوب از مهّم­ترین هدف­های یک پروژۀ آبخیزداری تلقی می­شود. به دلیل ویژگی­های متغیر زمانی و مکانی وقایع در چرخۀ آبی، روابط غیر خطی و عدم قطعیت، هیچ کدام یک از مدل­های آماری و مفهومی نتوانسته به­عنوان یک مدل برتر و توانا ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 41  issue 68

pages  -

publication date 2010-11-22

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

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023