پیش‌بینی کم‌آبی‌ ماهانه با استفاده از یک مدل استوکستیک و سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکة تطبیقی

Authors

  • افشین اشرف‌زاده استادیار /گروه مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه گیلان
  • مجید خلقی دانشیار /گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدة مهندسی آب و خاک، دانشگاه تهران
  • مرضیه مالمیر دانشجوی سابق‌ کارشناسی ارشد /مهندسی منابع آب، دانشکدة مهندسی آب و خاک، دانشگاه تهران
Abstract:

آگاهی از دبی‌ جریان و پیش‌بینی آن به ویژه در مواقعی که رودخانه با کم‌آبی مواجه است امری ضروری در جهت مدیریت بهره‌‌برداری از رودخانه است. در این مقاله به ‌منظور مدل‌سازی سری‌های‌ زمانی تشکیل شده از کم‌آبی‌های ماهانه و پیش‌بینی مقدار و زمان وقوع کم‌آبی‌ها، از یک مدل استوکستیک متداول (مدل میانگین متحرک تجمعی خودبازگشت-ARIMA) و یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی (سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکة تطبیقی-ANFIS) استفاده شده و نتایج حاصل از دو روش با یکدیگر مقایسه شده است. مقدار عددی کم‌آبی در هر ماه برابر با حداقل مقدار میانگین متحرکهای یک، سه و هفت‌روزة دبی جریان در همان ماه در نظر گرفته شد‌ه و بدین ترتیب سه سری زمانی یک، سه و هفت‌روزه از کم‌آبی‌های ماهانه به دست آمده است. بررسی عملکرد دو مدل یاد شده با استفاده از آمار ثبت ‌شده از دبی جریان در خروجی حوضة آبریز معرف ناورود در استان گیلان نشان داد که مدل ARIMA عملکرد بهتری در پیش‌بینی کم‌آبی‌های یک، سه و هفت‌روزه دارد. علاوه بر این، نتایج این تحقیق نشان داد که هر دو مدل ARIMA و ANFIS کم‌آبی‌های سه‌روزه را با خطای کمتری نسبت به کم‌آبی‌های یک و هفت‌روزه پیش‌بینی می‌کنند.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

پیش بینی کم آبی ماهانه با استفاده از یک مدل استوکستیک و سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه تطبیقی

آگاهی از دبی جریان و پیش بینی آن به ویژه در مواقعی که رودخانه با کم آبی مواجه است امری ضروری در جهت مدیریت بهره برداری از رودخانه است. در این مقاله به منظور مدل سازی سری های زمانی تشکیل شده از کم آبی های ماهانه و پیش بینی مقدار و زمان وقوع کم آبی ها، از یک مدل استوکستیک متداول (مدل میانگین متحرک تجمعی خودبازگشت-arima) و یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی (سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه تطبیقی-anfis) ...

full text

طراحی مدل پیش بینی حجم ترافیک روزانه برون شهری با استفاده از سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه عصبی(ANFIS)

 تقاضای روزافزون استفاده از وسایل حمل و نقل شخصی، مشکل تراکم ترافیک را به یکی از مهم ترین بحران ها در اکثر کلان شهرهای جهان تبدیل کرده است. تأثیرات زیست محیطی، اجتماعی و اقتصادی که گره های ترافیکی بر جوامع بشری می گذارد محققین را برآن داشته است که به دنبال راه کارهایی برای مقابله با آن باشند. یکی از این راه کارها پیش بینی حجم ترافیک روزانه است. پیش بینی ترافیک به کنترل کننده ها کمک می کند ت...

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 text

پیش بینی جریان رودخانه با استفاده از سیستم استنتاج فازی

یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل‌سازی سیستم‌هایی که دارای پیجیدگی زیاد یا عدم‌  صراحت بوده و یا داده‌های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه‌های فازی از جمله سیستم می‌باشد. مزیت اصلی این تکنیک نسبت به  استنتاج فازی روش‌های رایج، این است که این سیستم بر اساس قواعد اگر- آن‌گاه بنا نهاده شده است و قادر به تعیین ارتباط بین متغیرهای ورودی و خروجی با استفاده از قواعد مزبو...

full text

پیش بینی تبخیر- تعرق پتانسیل ماهانه با استفاده از مدل‌های ماشین بردار پشتیبان، برنامه‌ریزی ژنتیک و سیستم استنتاج عصبی – فازی

  چکیده علی­رغم اهمیت تبخیر-تعرق در برنامه­ریزی و مدیریت منابع آبی، وابستگی آن به مولفه­های اقلیمی از یک­سو و تاثیرپذیری این مولفه­ها از یکدیگر از سویی دیگر تخمین تبخیر-تعرق را دشوار ساخته است. به همین منظور، در این پژوهش، به بررسی امکان پیش­بینی این مولفه­ی مهم در استان سیستان و بلوچستان با استفاده از مدل‌های فراابتکاری از قبیل سیستم استنتاج عصبی – فازی، برن...

full text

پیش‌بینی کیفی رودخانه‌ها با استفاده از سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی

اخیرأ استفاده از مدل‌های ریاضی برای شبیه‌سازی کیفیت آب رودخانه‌ها توسعه زیادی یافته که به دلیل پیچیدگی و تعدد فرایندهای کیفی منابع آب سطحی و وجود ضرایب و ثابت‌های شیمیایی و بیولوژیکی متعدد، استفاده از سیستم استنباط فازی-عصبی تطبیقی، روشی نو جهت پیش‌بینی کیفی رودخانه‌هاست. در این مقاله ضمن بیان مبانی این سیستم به‌منظور پیش‌بینی کیفی آبهای سطحی، کاربرد آن با مجموعه‌ای از داده‌های 16 ساله از اکسیژ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 5  issue 2

pages  16- 26

publication date 2009-06-01

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