مدل‌سازی بارش- رواناب با سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) و رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)

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 ...

کارایی شبکه‌های عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی در مدل‌سازی بارش- رواناب در حوضه آبخیز سد زاینده‌رود

در دهه‌های اخیر به‌دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش‌بینی رواناب از روی داده‌های بارش به مسئله‌ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته‌ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. در این تح...

شبیه سازی تبخیر روزانه به کمک مدل‌های سیستم استنتاج تطبیقی عصبی- فازی (ANFIS) و رگرسیون چندمتغیره (MR) در ایستگاه سینوپتیک تبریز

Using empirical models for estimating evaporation requires a lot of variables that some of them can not be measured in the stations. Therefore, this study aimed to simulate the daily evaporation of Tabriz synoptic satation using meteorological data including average temperature of air (ْc), wind velocity mean (m/s), relative humidity (%) and sun light hours by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Syst...

مدل‌سازی مکانی مناطق اکتشاف نفتی با سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی (ANFIS) در GIS

فرآیند اکتشاف منابع هیدروکربنی فرآیندی بسیار پیچیده و پرهزینه می‌باشد. در این فرایند فاکتورهای متعدد زمین‌شناسی، ژئوشیمی و ژئوفیزیک تهیه و باهم تلفیق می‌شوند.  طراحی بهترین مسیر برای برداشت داده‌های لرزه‌نگاری و همچنین  تعیین بهترین محل برای حفر چاه‌های اکتشافی از اهمیت ویژه‌ایی برخوردار است، زیرا عدم دقت در انتخاب موقعیت مکانی، صرف هزینه و زمان زیاد در طول عملیات می‌باشد. هدف این تحقیق تعیین م...

شبیه سازی فرایند بارش- رواناب با استفاده از شبکة عصبی- مصنوعی و سیستم فازی عصبی تطبیقی و رگرسیون چندمتغیره (مطالعة موردی: حوضة آبخیز خرم آباد)

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 به صورت 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 به صورت روزانه در حوضة آبخیز خرم آباد شبیه سازی شد. برای ورودی ها از ترکیب های ...

پیش‌بینی بارش فصلی بر اساس الگوهای سینوپتیکی با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی((ANFIS