تخمین ضریب رواناب رگبار با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) در حوزه آبخیز بار اریه نیشابور
Authors
Abstract:
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 chosen in Neishabour and the data of 33 events were collected from 1952 to 2006. Factor analysis (FA) was used for determination of independent variables in storm runoff coefficient forecasting. Four variables were selected as independent variables, including average rainfall, third, first and fourth quartiles of rainfall intensity and also five other variables included &phi index and first to fourth quartiles of rainfall intensity. Other variables combined based on their hydrological role were considered as ANFIS inputs. The results revealed that the ANFIS inputs including first to fourth quartiles of rainfall intensity, &phi index, and total rainfall of five days before can predict storm runoff coefficient with R2=0.91, RMSE=0.02506, MAE=0.0666 and CE=0.87.
similar resources
تخمین ضریب رواناب رگبار با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی (anfis) در حوزه آبخیز بار اریه نیشابور
فرآیند بارش - رواناب و ایجاد سیلاب از پدیده های هیدرولوژیکی هستند که بررسی آنها به سبب تأثیرپذیری از پارامترهای مختلف، دشوار می باشد. تاکنون روش ها و الگو های مختلفی برای تحلیل این پدیده ها ارائه شده است. از این رو هدف این پژوهش ارزیابی شبکه عصبی-فازی تطبیقی در پیش بینی ضریب رواناب رگبار است. به این منظور حوزه آبخیز بار اریه نیشابور انتخاب و داده های مربوط به 33 واقعه در بین سال های آماری 1331 ...
full textتخمین ضریب روان آب رگبار در حوزه آبخیز بار نیشابور با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
استفاده از روش های تجربی مختلف برای برآورد روان آب سطحی در حوزه های آبخیز فاقد ایستگاه هیدرومتری اجتناب ناپذیر است. یکی از پارامترهای مهم موجود در اغلب این روش ها ضریب روان آب است. با به دست آوردن دقیق ضریب روان آب سطحی، برآورد صحیح روان آب سطحی و دبی حداکثر سیلاب ها امکان پذیر می گردد. یکی از پرکاربردترین مدل ها در برآورد و پیش بینی پدیده های هیدرولوژیکی شبکه عصبی مصنوعی است که به دلیل مزیت ها...
15 صفحه اولتخمین دبی اوج سیلاب و حجم رواناب رگبار با استفاده از شبکه عصبی- فازی تطبیقی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز کسیلیان)
Prediction of flood peak discharge and runoff volume is one of the major challenges in the management of watersheds. The present study was carried out to estimate event flood peak discharge and runoff volume using artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in Kasilian watershed, Iran. For this purpose, 15 rainfall characteristics were considered for 6...
full textپیش‌بینی بارش فصلی بر اساس الگوهای سینوپتیکی با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی((ANFIS
full text
تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی
تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها در بسیاری از مسائل مهندسی آب و فاضلاب، مانند توزیع سرعت و تنش برشی، فرسایش، انتقال رسوب و افت هد، اهمیت ویژه‌ای دارد. در تحلیل این‌گونه مسائل با دانستن ضریب اصطکاک، می‌توان تخمین دقیق‌تری از آنها به‌دست آورد. در این تحقیق به‌منظور تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی، روش افراز شبکه‌ای مورد استفاده قرار گرفت. برای آموزش و تست مد...
full textMy Resources
Journal title
volume 19 issue 73
pages 165- 177
publication date 2015-11
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
No Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023