شبیه سازی فرآیند بارش رواناب در حوزه آبخیز ناورود با مدل ولترای مرتبه محدود و شبکه های عصبی مصنوعی

Authors

حسنپور کاشانی, مهسا دانشگاه تبریز

دین پژوه, یعقوب دانشگاه تبریز

شهمراد, صداقت دانشگاه تبریز

قربانی, محمدعلی دانشگاه تبریز

Abstract:

This study evaluates the performance of the linear first-order Volterra model for simulating nonlinear rainfall-runoff process. For this end, fifteen storm events over the Navrood River basin were collected. 70% and 30% of the events were used to calibrate and test the suitability of the model. Finally, the performance of the model was compared with the artificial neural networks (multilayer perceptron (MLP)) using five performance criteria namely coefficient of efficiency, root mean square error, error of total volume, relative error of peak discharge and error of time for peak to arrive. Results indicated that the intelligent MLP models outperformed the Volterra model. The linear Volterra model was not more effective in simulating the rainfall-runoff process. It needs to be extended to higher orders and also the number of the parameters should be reduced.

Upgrade to premium to download articles

Already have an account?login

similar resources

شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب با بکارگیری شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و مدل HEC-HMS ( مطالعه موردی حوزه آبخیز کسیلیان)

برای شبیه سازی فرآیند بارش - رواناب در سطح حوزه آبخیز کسیلیان با مساحت حدود 68 کیلومترمربع واقع در شمال ایران، مدل (HEC-HMS) و روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) بکار گرفته شد. شبکه عصبی دارای قابلیت بالایی برای برقراری ارتباط بین داده های ورودی و خروجی و مدل(HEC-HMS) دارای قابلیت بالایی در بهینه سازی آبنمود شبیه سازی شده می باشد. عامل هدر رفت اولیه خاک به عنوان یک معیار کمی در برگیرنده سه فاک...

full text

شبیه سازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(مورد: حوضه آبخیز فریدن)

سیل، یکی از پدیده‌های ویرانگر طبیعی است که پیش‌بینی آن از اهمیت بالایی برخوردار است و در این میان برآورد بارش- رواناب به دلیل تأثیرگذاری عوامل مختلف، دشوار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه پرسپترون چند لایه(MLP)، قانون یادگیری پس‌انتشار خطا(BP)، الگوریتم لونبرگ- مارکوارت(LM) و معیارهای RMSE و R2 جهت کارایی مدل، 6 سناریو تعریف گردید. بررسی حالات مختلف نشان داد که بهترین مدل شبکه عصبی جهت شبی...

full text

شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم فازی- عصبی تطبیقی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز حاجی‌قوشان)

full text

مدل سازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه فازی- عصبی تطبیقی در حوزه آبخیز کسیلیان

مدلسازی فرآیند بارش - رواناب و پیشبینی دبی رودخانه یک اقدام مهم در مدیریت و مهار سیلابها، طراحی سازههای آبی در حوزههای آبخیز و مدیریت خشکسالی است. هدف این تحقیق شبیهسازی جریان روزانه در حوزه آبخیز کسیلیان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی- فازی تطبیقی است. روشهای هوشمند دارای قابلیت بالایی برای برقراری ارتباط بین دادههای ورودی و خروجی میباشند. در این تحقیق از آمار بارش، تبخیر ...

full text

شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب و مؤلفه های بیلان آب در حوزه آبخیز رودخانه ها (مطالعه موردی: حوزه آبخیز کورکورسر)

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}

Journal title

پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز

volume 6 issue 12

pages 1- 10

publication date 2016-01

unfollow

{@ msg @}

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