مدلسازی منطقهای دبی سیلابی در استان همدان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
نویسندگان: ثبت نشده
چکیده مقاله:
این مقاله چکیده ندارد
منابع مشابه
مدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...
متن کاملپیشبینی دبی سیلابی با استفاده از شبکهی عصبی موجک
چکیده سیل یکی از بلایای طبیعی مهمی است که همه ساله باعث ایجاد خسارتهای مالی و جانی فراوانی به جوامع مختلف میگردد. به همین دلیل محققان سعی نمودهاند که تغییرات کمی این پدیده را حتیالمقدور به طور دقیق مورد بررسی قرار دهند. در این پژوهش جهت تخمین دبی سیلابی ایستگاه کهمانالشتر واقع در استان لرستان از مدل شبکهی عصبی موجک استفاده شد و نتایج آن با سایر روشهای هوشمند از جمله شبکهی عصب...
متن کاملبررسی تغییرات زمانی بارش در استان همدان با استفاده از مدلهای آماری و شبکه عصبی مصنوعی
تغییر اقلیم یکی از معضلهای کنونی جامعه بشری است و تهدید و بلای سیاره زمین به شمار میآید افزایش دمای کره زمین سبب تغییرات ژرف و وسیع در اقلیمهای زمین شده و باعثبروز تغییراتی در زمان و مکان بارش می شود که آسیبهای بسیاری را خصوصاً در دهه اخیر وارد کرده است. در این راستا این پژوهش با شناخت تغییرات و روند فصل و دوره بارش در گذشته به الگوهای مؤثر بارش در بازههای مختلف زمانی میپردازد و پیش بینی تغییرات...
متن کاملبهینهسازی ساختار شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی دبی رسوب با استفاده از روش تاگوچی
در دهه های اخیر شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش بینی پدیده های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده اند. اگرچه استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش بینی این مدل ها، به میزان زیادی تحت تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...
متن کاملمدلسازی غلظت تری هالومتان در آب شرب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...
متن کاملمدلسازی منطقهای دبی‌های اوج در زیر حوزه‌های آبخیز سد سفیدرود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
The model in this research was created based on the Artificial Neural Network (ANN) and calibrated in the Sefid-rood dam basin (excluding Khazar zone). This research was done by gathering and selecting peak flows of hydrographs from 12 sub basins, the concentration time of which was equal to or less than 24 hours and was caused only by rainfall. From all the selected sub basins, totally 661 hyd...
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 18 شماره 4
صفحات 21- 42
تاریخ انتشار 2012-07-16
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