شبیه سازی جریان رودخانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: حوزه قره آغاج استان فارس)
thesis
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه مازندران - دانشکده منابع طبیعی
- author مهدی جلالی
- adviser محمود حبیب نژاد روشن محمد رضا قنبرپور
- Number of pages: First 15 pages
- publication year 1388
abstract
به منظور پیش بینی جریان رودخانه در حوزه های آبخیز طی سالیان متمادی روشهای مختلفی ابداع گردیده که کارایی آنها نیز به اثبات رسیده است. یکی از این مدلهای شیبه سازی، شبکه های عصبی مصنوعی است که می تواند با دقتی در خور توجه واقعیات موجود را به تصویر بکشد. در این تحقیق به منظور شبیه¬سازی دبی به بررسی و تاثیر پارامترهای هواشناسی بر روی جریان رودخانه قره آغاج پرداخته شد. برای این منظور از آمار دبی، بارش و دمای ماهیانه ایستگاههای موجود حوزه با طول دوره آماری 23 سال (83-1360) استفاده گردید. داده های موجود پس از نرمال سازی به سه دسته آموزش، صحت سنجی و آزمایش تقسیم و به 5 صورت متفاوت و 9 مدل با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با قانون پس انتشار خطا و توابع یادگیریlm و gdx مورد آزمون قرار گرفتند. بهترین آرایش شبکه با استفاده از تابع یادگیری lm به صورت 1-21-9 با مقادیر ضریب همبستگی 1 و 1 بترتیب برای داده های آموزش و تست و برای تابع یادگیری gdx نیز به صورت 1-13-7 با مقادیر ضریب همبستگی 94/0 و 96/0 حاصل گردید. نتایج حاصل بیانگر تاثیر پارامترهای هواشناسی مانند دما و بارش روی جریان خروجی حوزه و اختلاف بسیار ناچیز بین داده های شبیه سازی شده با مقادیر مشاهداتی می باشد. همچنین شبکه های عصبی در شبیه سازی جریان رودخانه با تابع یادگیری lm کارایی بهتری را نشان داد.
similar resources
بررسی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی جریان رودخانه (مطالعه موردی: حوضه قره آغاج استان فارس)
In order to river flow forecasting in catchments area in during many years are invented different methods that their efficiency is confirmed. One of these simulation models is neural network that it can draw the existence of truth together with considerable attention. In this research in order to Discharge simulation is investigated meteorological parameters effects on Ghare Aghaj river flow. F...
full textشبیه سازی جریان رودخانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی حوزه معرف کسیلیان)
چکیده ندارد.
15 صفحه اولشبیه سازی جریان رودخانه با استفاده از مدل swat (مطالعه ی موردی: رودخانه قره سو اردبیل)
شبیه سازی جریان رودخانه ها، پیش بینی رفتار هیدرولوژیکی حوزه های آبخیز و درک درستی از مولفه های مختلف چرخه هیدرولوژیکی برای برنامه ریزی در برای حفاظت از منابع آبی حائز اهمیت است. از طرف دیگر، نبودن برآورد مناسب رواناب حاصل از بارش در حوزه های آبخیز، مدیریت بهینه ی منابع آبی به ویژه مدیریت بهره برداری سدها و شبکه ی آبرسانی را دچار مشکل می نماید. در پژوهش حاضر از مدل swat برای شبیه سازی رواناب ماه...
full textکاربرد مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و مدل M5 در شبیه سازی جریان ماهانه(مطالعه موردی: رودخانه استور)
مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ می‌دهد. روشهای هوش مصنوعی میتوانند کارایی بالایی جهت شبیهسازی جریان رودخانه در مقیاسهای مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیهسازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیهسازی دادههای دبی جریان ماهانه در این ای...
full textبرآورد رسوبات معلق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز جامیشان استان کرمانشاه)
full text
پیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)
پیشبینی دقیق جریان در رودخانهها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالیها است. به دلیل اهمیت پیشبینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانهی باراندوزچای در دو ایستگاه بیبکران و دیزج طی یک دورهی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) میباشد، پیشبینی گرد...
full textMy Resources
document type: thesis
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه مازندران - دانشکده منابع طبیعی
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023