ارزیابی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی میزان هدایت الکتریکی رودخانه زرینه رود
نویسندگان
چکیده مقاله:
جهت بررسی کیفیت آب رودخانه زرینه رود تعداد 16 ایستگاه نمونه گیری انتخاب گردیده و بر روی نمونه ها آزمایشات مربــوط به پارامتر های درجه حرارت، قلیاییت، pH ، هدایت الکتریکی، اکسیژن محلول و آنیون ها و کاتیون های اصلی انجام پذیرفت. با مشخص شدن نتایج آزمایشات فیزیکی و شیمیایی و ایجاد ارتباط همبستگی به روش پیرسون، پارامتر های وابسته به پارامتر هدایت الکتریکی با در نظر گرفتن حداقل قیمت آزمایشات به عنوان پارامتر ورودی مدل های شبکه عصبی انتخاب گردیده و در مدل های مختلف از تعداد آن ها کاسته شده است. در نهایت مدل پیشنهادی شماره 5 با تابع محرک تانژانت و قانون آموزش لورنبرگ مارکوات با حداقل خطای پیش بینی مورد پذیرش می باشد. بیشینه ی ضریب تعیین برابر 98/0 و کمینه ریشه ی میانگین مربعات خطا 33/168 می باشد، همچنین مقدار خطای نرمال میانگین مربعات خطا 24/0 خواهد بود. همچنین در بررسی تاثیرگذاری پارامترهای شبکه عصبی مشخص می شود که پارامتر pH دارای تاثیر گذاری بالای 60% بر مدل شبکه عصبی خواهد بود.
منابع مشابه
ارزیابی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی میزان هدایت الکتریکی رودخانه زرینه رود
جهت بررسی کیفیت آب رودخانه زرینه رود تعداد 16 ایستگاه نمونه گیری انتخاب گردیده و بر روی نمونه ها آزمایشات مربــوط به پارامتر های درجه حرارت، قلیاییت، ph ، هدایت الکتریکی، اکسیژن محلول و آنیون ها و کاتیون های اصلی انجام پذیرفت. با مشخص شدن نتایج آزمایشات فیزیکی و شیمیایی و ایجاد ارتباط همبستگی به روش پیرسون، پارامتر های وابسته به پارامتر هدایت الکتریکی با در نظر گرفتن حداقل قیمت آزمایشات به عنوا...
متن کاملتخمین هدایت الکتریکی رودخانه ها با استفاده از شبکه عصبی موجک (مطالعه موردی: رودخانه کاکارضا)
Electrical conductivity (EC) is an important factor in river engineering, especially studying of river water quality. In this study we studied and evaluated wavelet neural network to predict the electrical conductivity of the Kakareza river (in lorestan), and the results were compared with results of artificial neural network model. For this purpose, hydrogen carbonate, chloride, sulfate, ...
متن کاملمقایسه روش های شبکه عصبی بیزین و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: سیمینه رود)
زمینه و هدف: شبیه سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسایل مهم در مدیریت منابع آب می باشد. اندازه گیری مقدار رسوب به روش های متداول عموماً مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده و گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نمی باشد. روش بررسی: در این پژوهش تخمین رسوب رودخانه سیمینه رود واقع در استان آذربایجان غربی، با استفاده از شبکه عصبی بیـزین مورد بررسی قرار گرفته و نتایج آن با روش های مرسـوم هوشمند هم...
متن کاملکارایی شبکه عصبی- فازی در برآورد برخی یونها بر اساس هدایت الکتریکی در آب زیرزمینی
در ارزیابی کیفی آب، اندازهگیری هر یک از یونها نیاز به زمان و مواد شیمیایی زیادی داشته، در حالیکه اندازهگیری هدایت الکتریکی توسط هدایتسنج به سادگی انجام پذیر است. بنابراین در صورتی که بتوان یک رابطه مورد قبول بین هدایت الکتریکی و یونهای موجود در آب بوجود آورد میتوان این پارامترها را اندازهگیری نمود. لذا در این پژوهش، به منظور کارایی شبکه عصبی- فازی در برآورد کلسیم، منیزیم، سدیم، سولفات و...
متن کاملارزیابی کارایی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در تخمین هوشمند هیدروگراف سیل در رودخانه جعفرآباد گرگان (گزارش کوتاه علمی)
متن کامل
بررسی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار معلق رودخانه با استفاده از داده های دستهبندیشده
بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیشبینی فرسایش خاک در حوزههای آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب میتواند در مدیریت و اجرای پروژههای آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دستهبندی دادهها بهعنوان راهکاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانههای خلیفهترخان و چهلگزی در حوضۀ قشلاق...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 10 شماره شماره 3(22-پیاپی 33)
صفحات 1- 16
تاریخ انتشار 2012-09-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023