بارش-رواناب یکی از فرایندهای مهم در مطالعات منابع آب بشمار می رود. در این تحقیق فرآیند بارش-رواناب روزانه در حوضه آبریز بالیخ لوچای 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 صحت سنجی مدل ها مورد استفاده قرار گرفت. در ح...

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...

با توجه به اهمیت پیش‌بینی جریان رودخانه در مدیریت منابع‌ آب روش‌های مختلفی برای مدل کردن جریان رودخانه‌ها بکار برده می‌شوند. تا بتوان با بکارگیری این مدل در مدیریت خشکسالی و سیلاب خسارات ناشی از آن‌ها را به حداقل ممکن رساند. در این مطالعه نیز برای پیش‌بینی سری‌ زمانی جریان روزانه ایستگاه ونیار، با توجه به ویژگی‌های غیرخطی مقیاس‌های زمانی چندگانه، مدل هیبرید شبکه عصبی و موجک پیشنهاد شده است. برا...

امروزه مدیریت در برداشت و مصارف آب به توان و پتانسیل آبدهی و کیفیت منابع آب وابسته است. از اینرو بررسی و پیش بینی تغییرات پارامترهای کیفی آب در طول یک رودخانه بایستی مورد توجه قرار گیرد. جهت تحقق این امر، مدل های متعددی در زمینه مدیریت و پیش بینی کیفیت آب استفاده می شود. پیش بینی دقیق سری زمانی، انگیزه محققان برای توسعه مدل های نو در زمینه مدیریت منابع آب می باشد. یکی از روشهایی که در سالهای اخ...

در این پایان نامه قابلیت مدل های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه، رگرسیون بردار پشتیبان، هیبرید موجک – عصبی و هیبرید موجک – رگرسیون بردار پشتیبان برای تخمین جریان رودخانه بررسی گردید . در این راستا سری زمانی جریان ماهانه رودخانه در دوره 1367 تا 1390 برای ایستگاه های صفاخانه، سنته و پل آنیان از حوضه آبریز رودخانه زرینه رود در شمال غربی ایران استفاده شد. جهت تعیین بهترین ساختار ورودی مدل ها، ترکیب ها...

برآورد و پیش‏‏بینی بارش اهمیت ویژه‏ای دارد. به دلیل نبود قطعیت، هیچ ‏یک از مد‏ل‏های آماری و مفهومی نتوانسته‏اند به منزلة یک مدل برتر در الگوسازی دقیق بارش شناخته شوند. اخیراً، به کاربردِ موجک در آنالیز سیگنال‏ها و سری‏های زمانی در هیدرولوژی توجه شده‏ است. در این تحقیق، سیگنال بارندگی با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شد و داده‏های به‌دست‌آمده با دو روش برازش معادلات مستقیم و هیبرید عصبی- موجکی ...

بارش مهم ترین و موثرترین منبع تامین آب می باشد که برآورد و پیش بینی آن نه تنها در برنامه-ریزی و بهره برداری صحیح از منابع آب با اهمیت است، بلکه می تواند در کاهش خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا کند. با وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت و عدم صراحت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی و مکانی در سیستم گردش آبی، هیچ یک از مد ل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور الگوسازی دقیق بارش و رو...

برآورد و پیش‏‏بینی بارش اهمیت ویژه‏ای دارد. به دلیل نبود قطعیت، هیچ ‏یک از مد‏ل‏های آماری و مفهومی نتوانسته‏اند به منزلة یک مدل برتر در الگوسازی دقیق بارش شناخته شوند. اخیراً، به کاربرد موجک در آنالیز سیگنال‏ها و سری‏های زمانی در هیدرولوژی توجه شده‏ است. در این تحقیق، سیگنال بارندگی با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شد و داده‏های به دست آمده با دو روش برازش معادلات مستقیم و هیبرید عصبی- موجکی ...

منابع آب زیرزمینی یکی از مهم­ترین منابع تأمین آب می­باشند، از این­رو مدل­سازی آن­ها بسیار حائز اهمیت می­باشد. ارزیابی و پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به پیش­بینی منابع آب زیرزمینی کمک می­کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (WNN) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پیش­بینی سطح آب زیرزمینی (GWL)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (RMSE) و ضر...

در این تحقیق پیش­بینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریف­آباد استان قم با بهره­گیری از برخی مدل­های هوشمند می­باشد. به این منظور از داده­های ماهیانه تراز آب زیرزمینی در سه حلقه چاه مشاهده­ای واقع در حوضه آبریز شریف­آباد در مدل سازی­ها استفاده شده است. جهت مقایسه نتایج حاصل از مدل­های هیبرید آنالیز موجک-شبکه عصبی (wnn)، برنامه­ریزی ژنتیک (gp)، رگرسیون خطی چند متغیره (mlr) و شبکه عصبی مصنوعی (ann) ...