افزایش جمعیت و محدودیت اراضی قابلکشت در دهههای اخیر، موجب توجه زیاد به افزایش تولید در واحد سطح وارزیابی تناسب اراضی شده است. چندین روش از جمله روشهای محدودیت (بیشینه، تعداد و شدت)، پارامتریک (استوری وریشهدوم) و روش مبتنی بر منطق فازی برای ارزیابی تناسب اراضی ارائهشده است که این روشهای کلاسیک ارزیابیتناسب اراضی، برخلاف روش فازی، قادر به بیان ماهیت پیوسته ویژگیهای خاک نبوده و کلاسهای تناسب اراضی...

هدف از پژوهش حاضر، بررسی ارتباط سیگنال‌های بزرگ‌مقیاس اقلیمی با بارش استان خراسان رضوی است. در این مطالعه، با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، پیش‌بینی بارش در بازة زمانی آوریل تا ژوئن 2007-1970 (فروردین تا خرداد) در استان خراسان رضوی ارائه شده است. برای این منظور ارتباط بین تغییرات سیگنال‌های اقلیمی شامل فشار سطح دریا، اختلاف فشار سطح دریا، دمای سطح دریا، اختلاف دما بین سطح دریا و سطح 1000 میل...

هدف از این بررسی ارزیابی ارتباط الگوهای سینوپتیکی بزرگ مقیاس اقلیمی با بارش در استان خراسان رضوی می‌باشد. در این بررسی با بهره‌گیری از سامانه استنباط فازی- عصبی تطبیقی برآورد بارش در بازه زمانی فروردین تا خرداد (آوریل تا ژوئن) در استان خراسان رضوی ارائه شده است. داده‌های بارش بهاره شامل آمار و داده‌های بارش 38 ایستگاه همدیدی، اقلیم شناسی و باران سنجی می‌باشد که در فاصله سال‌های 2007-1970 میلادی...

چکیده خشکسالی یکی از پدیده‌های آب و هوایی است که در همه­ی شرایط اقلیمی و در همه­ی مناطق کره­ی زمین به وقوع می‌پیوندد. پیش‌بینی خشک‌سالی نقش مهمی در طراحی و مدیریت منابع طبیعی، سیستم‌های منابع آب، تعیین نیاز آبی گیاه  ایفا می‌نماید. در این پژوهش جهت تخمین شاخص بارش استاندارد 12 ماهه­ی چهار ایستگاه باران­سنجی دلفان، سلسله، دورود و بروجرد واقع در استان لرستان از مدل شبکه­ی عصبی موجک استفاده شد و ...

بارش-رواناب یکی از فرایندهای مهم در مطالعات منابع آب بشمار می‌رود. در این تحقیق فرآیند بارش-رواناب روزانه در حوضه آبریز بالیخ‌لوچای با استفاده از ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌ های عصبی مصنوعی، هیبرید موجک-ماشین بردار پشتیبان و هیبرید موجک-شبکه عصبی مورد مطالعه و مقایسه قرار گرفته است. داده‌ های بارش-رواناب روزانه در طول دوره آماری (1379-1387) برای آموزش و صحت‌سنجی مدل‌ ها مورد استفاده قرار گرفت. د...

یکی از پیچیده‌ترین فرآیندهای هیدرولوژیکی فرآیند بارش-رواناب است,‏ که از پارامترسهای مختلف فیزیکی و هیدرولوژیکی تاثیر می‌پذیرد. در این پژوهش با بهره‌گیری از روش‌های آماری ARMAX, شبکه عصبی, عصبی-فازی (ANFIS با جداسازی خوشه‌ای و شبکه‌ای) و دو مدل بدست آمده از ترکیب آنها به منظور مدل‌سازی فرآیند بارش-رواناب و پیش‌بینی جریان رودخانه بهره‌گیری شد. به طوری که درآغاز ساختار بهینه هر یک از مدل‌ها تعیین ...

شبیه سازی جریان رودخانه به عنوان اولین و مهم ترین گام جهت کنترل سیلاب در مدیریت منابع آب می باشد. در این تحقیق جریان روزانه رودخانه ماربره واقع در استان لرستان، با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج عصبی-فازی مورد بررسی قرار گرفت. بر این اساس ترکیب های مختلفی با استفاده از پارامترهای بارندگی و دما در دوره زمانی مورد نظر و جریان رودخانه در دوره های زمانی ما قبل، طی دوره آماری (1377-1391...

چکیده- آب شستگی یکی از مهم ترین عوامل خرابی پل ها است. بنابر این، تخمین عمق آب شستگی پای پل ها اهمیت زیادی برخوردار دارد. تاکنون فرمول ها و روابط تجربی زیادی برای تخمین عمق چاله آب شستگی ارائه شده است؛ اما این روابط از دقت مناسبی برخوردار نیستند. علاوه بر این، پیچیدگی مدل سازی فرایند آب شستگی سبب شده است تا از روش های جایگزین روابط تجربی، مانند روش های داده کاوی برای تخمین عمق آبشستگی پای پل ها...

در این تحقیق سعی گردید، ترکیب ورودی و مدل مناسب برای تخمین بارش‌های شهرستان شاهرود تعیین گردد. برای رسیدن به این هدف از داده­های ماهانه هواشناسی شامل تبخیر، دما، رطوبت نسبی هوا، تابش­های خورشیدی، سرعت باد در دوره­ آماری 1342 تا 1394 و مدل­های شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان استفاده شده است. 75 درصد از داده­ها برای واسنجی و 25 درصد دیگر جهت اعتبارسنجی مدل­ها استفاده شده است. در این تحقیق ...

با توجه به محدودبودن منابع آب شیرین در جهان، استفادۀ مجدد از پساب‌های شهری تصفیه‌‌شده به خصوص در مناطق خشک و نیمه‌‌خشک مانند ایران ضرروی به نظر می‌‌‌رسد. از این رو تصفیۀ صحیح، مدیریت و کنترل فرایند تصفیه نیازمند بررسی دقیق پارامترهای مـؤثر در این فرایند است. لذا با توجه به عدم قطعیت در پارامترهای کیفی فرایند تصفیه و پیچیدگی ارتباط آن‌ها، در این مطالعه از مدل‌‌های هوش مصنوعی مانند فازی (FL) و شب...