مقایسه عملکرد دو تابع سیگموئید و تانژانت هیپربولیک شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی ضریب روان‌آب رگبار (مطالعه موردی: حوزه آبخیز بار اریه نیشابور)
Authors: not saved
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
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 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 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 textدینامیک ضریب روان آب در مقیاس رگبار در حوزه آبخیز بار نیشابور
استفاده از روش های تجربی مختلف برای برآورد روان آب سطحی در حوزه های آبخیز فاقد ایستگاه هیدرومتری اجتناب ناپذیر است. یکی از پارامترهای مهّم موجود در اغلب این روش ها ضریب روان آب است. با به دست آوردن دقیق ضریب روان آب سطحی و بررسی تغییرات آن در شرایط گوناگون، برآورد صحیح روان آب سطحی و دبی حداکثر سیلاب ها امکان پذیر می گردد. تحقیقات در زمینه بررسی ضریب روان آب و عوامل موثر بر آن عموماً در مقیاس های...
15 صفحه اولمقایسه مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و منحنی سنجه رسوب در شبیهسازی میزان رسوب معلق؛ مطالعه موردی حوزه آبخیز شاهرود
این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدلهای شبیهسازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاههای هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیهسازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدلهای شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدل...
full textتخمین 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 textMy Resources
Journal title
volume 20 issue 2
pages 85- 103
publication date 2012-04-20
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