بررسی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی جریان رودخانه (مطالعه موردی: حوضه قره آغاج استان فارس)
نویسندگان
چکیده مقاله:
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. For this reason it is used monthly discharge, precipitation and temperature data of present stations with statistical period of 23 years, in during 1981 to 2003. The existing data divided into two groups of train and test after normalization and then they were tested with 5 different types and 9 models and by using from multi layer perceptron neural network together with error back propagation law and also LM and Gdx learning functions. The best network arrangement using from LM learning function was prepared in the case of 9-21-1 with correlation coefficient quantities 1 and 1 for train and test data orderly and for Gdx learning function was prepared in the case of 7-13-1 with correlation coefficient quantities of 0.94 and 0.96. The result represents the meteorological parameters effect like temperature and precipitation is clear on output flow and also exist a inconsiderable difference between simulated and observed quantities. Also neural network shows a better efficiency in river flow simulation by LM learning function.
منابع مشابه
شبیه سازی جریان رودخانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: حوزه قره آغاج استان فارس)
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، بار...
15 صفحه اولمقایسه کارآیی مدل هیدرولوژیکیWetSpa شبکه عصبی مصنوعی و سیستم عصبی- فازی انطباقی ، در شبیه سازی دبی جریان رودخانه (مطالعه موردی: حوضه آبخیز بالوخلوچای استان اردبیل)
پوشش گیاهی حوضههای آبخیز دارد. در سالهای اخیر، مدلهای متنوع کامپیوتری و روشهای هوشمند عصبیجهت تخمین و پیشبینی رواناب و تأثیرات متعدد آن مورداستفاده قرارگرفتهاند. در این تحقیق، عملکرد مدلدر شبیهسازی بارش- رواناب و تخمین دبی روزانه ANFIS و ANN و دو مدل هوشمند WetSpa هیدرولوژیکیحوضه آبخیز بالوخلوچای موردبررسی قرار گرفت. دادههای موردنیاز شامل اطلاعات مربوط به مدل رقومی ارتفاع،نقشههای کاربری اراضی و...
متن کاملبررسی تاثیر عامل بارش پیشین در برآورد جریان رودخانه توسط شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: رودخانه بختیاری)
متن کامل
مدلسازی هوشمند سری زمانی جریان ماهانه حوضه رودخانه شور قروه با شبکه عصبی مصنوعی
پیش بینی دقیق جریان در رودخانه ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه اتخاذ تدابیری مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی هاست. در حقیقت حصول روشهای مناسب و دقیق در پیش بینی جریان رودخانه ها را می توان به عنوان یکی از چالشها در فرآیند مدیریت و مهندسی منابع آب دانست. در این پژوهش برای مدلسازی هوشمند سری زمانی جریان ماهانه از یک دوره ی آماری26ساله (1389-1364) استفاده شد. جهت دست...
متن کاملپیش¬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...
متن کاملمقایسه کارآیی مدل هیدرولوژیکیwetspa شبکه عصبی مصنوعی و سیستم عصبی- فازی انطباقی ، در شبیه سازی دبی جریان رودخانه (مطالعه موردی: حوضه آبخیز بالوخلوچای استان اردبیل)
پوشش گیاهی حوضههای آبخیز دارد. در سالهای اخیر، مدلهای متنوع کامپیوتری و روشهای هوشمند عصبیجهت تخمین و پیشبینی رواناب و تأثیرات متعدد آن مورداستفاده قرارگرفتهاند. در این تحقیق، عملکرد مدلدر شبیهسازی بارش- رواناب و تخمین دبی روزانه anfis و ann و دو مدل هوشمند wetspa هیدرولوژیکیحوضه آبخیز بالوخلوچای موردبررسی قرار گرفت. دادههای موردنیاز شامل اطلاعات مربوط به مدل رقومی ارتفاع،نقشههای کاربری اراضی و...
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 4 شماره 6
صفحات 15- 26
تاریخ انتشار 2015-06
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 برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023