پیش بینی رابطه بارش رواناب به روش شبکه عصبی مصنوعی (ann) در حوضه آبریز رودخانه اعظم هرات
thesis
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه یزد
- author مهران اژدرپور
- adviser کمال امیدوار محمدتقی دستورانی
- Number of pages: First 15 pages
- publication year 1387
abstract
چکیده ندارد.
similar resources
مقایسه شبکه عصبی مصنوعی و مدل HEC – HMS در برآورد بارش – رواناب در حوضه آبریز رودخانه اعظم هرات
یکی از روشهایی که در زمینه های مختلف علمی استفاده شده و می تواند فرایند پیچیده بارش – رواناب را شبیه سازی کند، استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی است. هدف این تحقیق بررسی کارآمدی شبکه های عصبی مصنوعی در شبیه سازی فرایند بارش- رواناب و مقایسه نتایج آنها با مدل HEC – HMS در حوضه آبریز رودخانه اعظم هرات در استان یزد است. داده های مورد استفاده در این تحقیق شامل بارندگی روزانه به همراه دبی روزانه و ...
full textکاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه
پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...
full textپیش بینی بارش-رواناب در یک حوضه با بارش متغیر (مکانی) بااستفاده از شبکه عصبی مصنوعی
چکیده ندارد.
15 صفحه اولالگوی جدید بارش- رواناب حوضه آبریز هلیل رود با استفاده از مدل هیبرید شبکه عصبی- موجکی
برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روشهای بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آنها استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکههای عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...
full textمقایسه کاربرد شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با سیستم استنتاج فازی (FIS) در پیش بینی جریان رودخانه زاینده رود
یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل‌سازی سیستم‌هایی که دارای پیچیدگی زیاد یا عدم‌صراحت بوده و یا داده‌های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه‌های فازی و شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. مزیت اصلی این تکنیک‌ها نسبت به روشهای رایج این است که در مدت زمان نسبتاً کوتاهی قادر به بررسی تأثیر انواع پارامترهای در دسترس، بر فرآیند مورد بررسی می‌باشند بدون آنکه در هر مرتبه نیاز به یافتن...
full textشبیه 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 textMy Resources
document type: thesis
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه یزد
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023