پیش‎بینی مقادیر بارش ماهانه با استفاده از شبکه‎های عصبی مصنوعی و مدل درختی M5 (مطالعۀ موردی: ایستگاه اهر)

پیش‎بینی مقادیر بارش ماهانه با استفاده از شبکه‎های عصبی مصنوعی و مدل درختی m5 (مطالعۀ موردی: ایستگاه اهر)

بارش یکی از مهم‎ترین اجزای چرخۀ آب است و در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه، نقش بسیار مهمی ایفا می‎کند. تخمین مقادیر بارش ماهانه برای اهداف مختلفی چون، برآورد سیلاب، خشکسالی، برنامه‎ریزی آبیاری و مدیریت حوضه‎های آبریز، اهمیت زیادی دارد. پیش‎بینی بارش در هر منطقه‎ای نیازمند وجود داده‎های دقیق اندازه‎گیری‎شده‎ای مانند، رطوبت، دما، فشار، سرعت باد و غیره است. محدودیت‎هایی چون، نبود اطلاعات کافی در مو...

پیش بینی بارش ماهانه با مدل درختی M5 و مقایسه آن با روشهای کلاسیک آماری )مطالعه موردی : ایستگاه سینوپتیک ارومیه(

در این تحقیق جهت تخمین داده‌های بارش ماهانه ایستگاه ارومیه که از سال 2006 تا 2007 مفقود فرض شده است از روش‌های آماری کلاسیک و مدل درختی M5 با استفاده از نرم‌افزارWeka و به کارگیری ایستگاه‌های مهاباد، خوی، سلماس، تکاب و ماکو استفاده شده است. در بین ایستگاه‌های مورد مطالعه، ایستگاه مهاباد با (r=0.90) بیشترین همبستگی را با ایستگاه ارومیه داشت. 26 سناریو از آمار ده ساله ایستگاه‌های مجاور در تخمین ب...

پیش‌بینی مقادیر حداکثر بارش روزانه با استفاده از سیستم‌های هوشمند و مقایسه آن با مدل درختی M5؛ مطالعه موردی ایستگاه‌های اهر و جلفا

بارش یکی از مهمترین اجزا چرخه آب بوده و در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه ای نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. پیش‌بینی مقادیر بارش حداکثر روزانه در ماه برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، رواناب، رسوب، برنامه‌ریزی آبیاری و مدیریت حوضه‌های آبریز دارای اهمیت زیادی است.پیش‌بینی بارش در هر منطقه‌ای نیازمند وجود داده‌های دقیق اندازه‌گیری شده از قبیل رطوبت، دما، فشار، سرعت باد و غیره می‌باشد. محدودیت‌هایی ...

پیش بینی بارش ماهانه ایستگاه سینوپتیک کرمانشاه با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی و موجک

پیش‌بینی بارش ماهانه با استفاده از الگوهای پیوند از دور و شبکۀ عصبی مصنوعی (مطالعۀ موردی: حوزۀ فلات مرکزی ایران)

تحقیق حاضر با هدف بررسی تأثیر شاخص‌های پیوند از دور بر رخداد بارش ماهانه و پیش‌بینی بارندگی در حوزۀ آبخیز فلات مرکزی ایران با استفاده از مدل شبکة عصبی مصنوعی چندگامی مستقیم (DMSNN) با پارامترهای مذکور است. براین مبنا مقادیر بارش طی دورة مشترک آماری 1981-2014 در 20 ایستگاه سینوپتیک منطقۀ مورد مطالعه انتخاب شد، به‌طوری که دورۀ آماری 1981- 2004 برای توسعة مدل و سال‌های 2004-2014 جهت صحت‌سنجی مدل ب...

مقایسۀ عملکرد مدل درختی M5 با مدل‌های شبکۀ عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان در استخراج منحنی تداوم جریان مطالعۀ موردی: ایستگاه خزانگاه رودخانۀ ارس

یکیاز مهم­ترینو پرکاربردترینعلائمپاسخهیدرولوژیکحوزه، منحنیتداومجریان استو درکاربرد‌هایهیدرولوژیکیبی‌شماری برای آنالیز فراوانیجریان­هایکمینهو سیلابمورد استفادهقرار می­گیرد. برای نمایش محدودۀ کامل دبی رودخانه، از جریان‌های حداقل تا حداکثر سیلاب و منحنی تداوم جریان  (FDC)استفاده می‌شود؛ بنابراین استخراج دقیق این منحنی‌ها با حداقل خطا حائز اهمیت فراوانی است. در این مطالعه کارایی مدل درختی M5 در است...