تولید مصنوعی جریان رودخانه با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده مقاله:
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی میشود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سریهای بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با استفاده از آمار روزانه جریان مشاهداتی در این رودخانه تولید کرده است. بهمنظور ارزیابی قابلیت مدل در تولید جریان، از آمارههای پایه از قبیل میانگین، انحراف معیار و چولگی و آماره های معرف دوام در سریهای زمانی از قبیل آماره های خود همبستگی و مقایسه این ویژگیها با در سری های تولیدی و مشاهداتی استفاده شده است که بیانگر توانایی مدل در زمینه تولید مصنوعی جریان و قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی در تولید مصنوعی مقادیر روزانه جریان است.
منابع مشابه
تولید مصنوعی جریان رودخانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سری های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با اس...
متن کاملتولید شتابنگاشت مصنوعی زلزله با استفاده از شبکه عصبی فازی
نیاز روزافزون به تحلیل دینامیکی تاریخچه زمانی و عدموجود شتابنگاشتهای مناسب در مناطق مختلف، تولید شتابنگاشتهای مصنوعی سازگار با طیف طرح را ضروری میسازد. هدف اصلی این تحقیق ارائه روشی نوین، بر اساس تبدیل بسته موجک و روش های هوش مصنوعی برای تولید شتابنگاشت مصنوعی زلزله سازگار با طیف طرح بر اساس مقدار بزرگا، فاصله از گسل و طیف مربوطه می باشد. در این تحقیق از شبکه های عصبی فازی و آنالیز موجک پک...
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 کاملپیشبینی جریان روزانه رودخانه اهرچای با استفاده از مدل قوانین M5 و مقایسه آن با شبکههای عصبی مصنوعی المانی (ENN)
برآورد صحیح آبدهی رودخانهها یکی از موارد مهم در پیشبینی خشکسالی، سیلاب، طراحی سازههای آبی، بهرهبرداری از مخازن سدها و کنترل رسوب میباشد. از اینرو متخصصان علوم مهندسی آب جهت برآورد دقیق جریان، از روشهای هوشمند مانند شبکههای عصبی مصنوعی و روشهای مختلف دادهکاوی بهره گرفتهاند. در این مطالعه، جهت پیشبینی جریان روزانه رودخانه اهرچای، از روشهای شبکه عصبی مصنوعی المانی (ENN) و قوانین درخت...
متن کاملپیش بینی رفتار مشتریان با استفاده از تکنیک شبکههای عصبی مصنوعی
امروزه روش های کمی، به یکی از مهم ترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاریهای کلان در بازارها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی از مهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است؛ شبکه های عصبی مصنوعی، برنامه های کامپیوتری منعطفی هستند که در سطح گسترده ای برای پیش بینی، با درجه بالایی از دقت به کار برده می شوند. امروزه میتوان با استفاده از تکنیک های داده کاوی و شبکه های عصبی به بررسی 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 46 شماره 1
صفحات 1- 10
تاریخ انتشار 2014-09-23
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023