تجزیه و تحلیل شبکه‌های عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی در برآورد رواناب مستقیم (حوضة جاجرود، زیرحوضة امامه)

تجزیه و تحلیل شبکه های عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی در برآورد رواناب مستقیم (حوضة جاجرود، زیرحوضة امامه)

برآورد و تعیین رواناب مستقیم رودخانه ها در عمل کار پیچیده ای است و تاکنون روش های متفاوتی برای محاسبه آن پیشنهاد شده است. یکی از روش های جدید در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه ها و همچنین برآورد دبی رودها، استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی است که با الگوبرداری از شبکه عصبی مغز انسان، ضمن اجرای فرایند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف می کند و آن را به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف عمدة پژوه...

برآورد رواناب حوضه بار اریه با استفاده از مدل‌های WetSpa و شبکه عصبی مصنوعی

برآورد صحیح رواناب حوضه نقش بسیار مهمی در مدیریت آن دارد. تا به حال محققین زیادی از مدل‌های یکپارچه، توزیعی و هم‌چنین از روش‌های هوشمند مصنوعی به‌منظور برآورد رواناب حوضه استفاده نمودند. در تحقیق حاضر برای برآورد آبدهی حوضه بار اریه با مساحتی معادل با 112 کیلومتر مربع و متوسط بارش سالانه 72/306 میلی‌متر از دو مدل توزیعی WetSpa و مدل هوشمند شبکه عصبی مصنوعی ANN استفاده گردید. به‌منظور اجرای مدل ...

مقایسة روش‌های زمین‌آماری و شبکة عصبی مصنوعی در برآورد توزیع مکانی عمق برف (مطالعة موردی: حوضة آبخیز سخوید، یزد)

در بسیاری از حوضه‌های آبخیز کوهستانی، برف انباشته‌شده در برفچال‌ها ذخیرة درخور ‌توجهی از منابع آب حوضه‌ها را تأمین می‌کند. بنابراین، پایش این رژیم هیدرولوژیکی، به‌ویژه بررسی توزیع مکانی ذخایر برفی، از نیازهای اساسی مدیران منابع آب به‌شمار می‌رود. به دلیل سخت‌بودن و حتی در برخی موارد ناممکن‌بودن آماربرداری از داده‌های برف، توسعة روش‌هایی برای برآوردِ عمقِ برف در نقاط فاقد اندازه‌گیری و نیز بررسی د...

بررسی و پیشبینی مدول یانگ در نانولولههای کربنی تک لایه با بهکارگیری شبکههای عصبی مصنوعی

شبیه‌سازی فرایند بارش- رواناب با استفاده از شبکة عصبی- مصنوعی و سیستم فازی عصبی تطبیقی و رگرسیون چندمتغیره (مطالعة موردی: حوضة آبخیز خرم‌آباد)

مقدار دبی یا رواناب خروجی از یک حوضة آبخیز از اهمیت زیادی برخوردار است؛ زیرا کمبود آن ممکن است موجب خسارات مالی و مازاد آن به‌صورت سیلاب ممکن است موجب خسارات جانی و مالی شود. در این پژوهش با استفاده از شبکة عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) و مدل فازی عصبی تطبیقی (ANFIS) و روش رگرسیون چندمتغیره، فرایند بارش- رواناب به‌صورت روزانه در حوضة آبخیز خرم‌آباد شبیه‌سازی شد. برای ورودی‌ها از ترکیب‌های ...

تأثیر ساختارها و ورودی‌های مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی در تخمین دبی روزانۀ حوزۀ آبخیز معرّف امامه

یکی از مهم­ترین محاسبات هیدرولوژیک در یک اکوسیستم، تعیین ارتباط بین بارش و رواناب است. به طوری ­که بررسی فرایندهای به­وقوع پیوسته در آن و برآورد خروجی­های مهّم حوزه از قبیل سیلاب و رسوب از مهّم­ترین هدف­های یک پروژۀ آبخیزداری تلقی می­شود. به دلیل ویژگی­های متغیر زمانی و مکانی وقایع در چرخۀ آبی، روابط غیر خطی و عدم قطعیت، هیچ کدام یک از مدل­های آماری و مفهومی نتوانسته به­عنوان یک مدل برتر و توانا ...