تخمین انتقال بار رسوبی رودخانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تهران
- نویسنده محسن محمدزمانی
- استاد راهنما تقی نایینی مسعود منتظری نمین
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1386
چکیده
چکیده ندارد.
منابع مشابه
تخمین زمانی و مکانی بار معلق رودخانه آجی چای با استفاده از زمین آمار و شبکه عصبی مصنوعی
پدیده انتقال رسوب در رودخانهها از پیچیدهترین مباحث مهندسی رودخانه بوده و همواره مورد توجه کارشناسان و مهندسین آب میباشد. یکی از مشکلات عمده که سازههای هیدرولیکی بنا شده در یک رودخانه را تهدید میکند مسأله انتقال و انباشت رسوبات میباشد. لذا ارائهی راهکارهای نوین جهت برآورد دقیق بار معلق عبوری از مقاطع مختلف رودخانهها در مقیاسهای زمانی مختلف، نقش بسزایی در پیشبرد صحیح مطالعات مهندسی رودخا...
متن کاملتخمین زمانی و مکانی بار معلق رودخانه آجی چای با استفاده از زمین آمار و شبکه عصبی مصنوعی
پدیده انتقال رسوب در رودخانهها از پیچیدهترین مباحث مهندسی رودخانه بوده و همواره مورد توجه کارشناسان و مهندسین آب میباشد. یکی از مشکلات عمده که سازههای هیدرولیکی بنا شده در یک رودخانه را تهدید میکند مسأله انتقال و انباشت رسوبات میباشد. لذا ارائهی راهکارهای نوین جهت برآورد دقیق بار معلق عبوری از مقاطع مختلف رودخانهها در مقیاسهای زمانی مختلف، نقش بسزایی در پیشبرد صحیح مطالعات مهندسی رودخا...
متن کاملبررسی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار معلق رودخانه با استفاده از داده های دستهبندیشده
بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیشبینی فرسایش خاک در حوزههای آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب میتواند در مدیریت و اجرای پروژههای آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دستهبندی دادهها بهعنوان راهکاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانههای خلیفهترخان و چهلگزی در حوضۀ قشلاق...
متن کاملتخمین انرژی شکست بتن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
بتن یکی از رایجترین مصالح صنعتی و ساختمانی است که به دلیل اقتصادی بودن اهمیت روز افزونی پیدا میکند. در سالهای اخیر با بهرهگیری از روشهای مختلف آزمایشگاهی، پارامترهای شکست مواد سیمانی مانند بتن مورد بررسی قرار گرفته است؛ نقش این پارامترها در طراحی سازههای سطحی و زیرسطحی از اهمیت ویژهای برخوردار است. در این مقاله مدل شکست بر اساس شبکه عصبی برای تخمین پارامترشکست بتن GF(انرژی مخصوص شکس...
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 @}
نوع سند: پایان نامه
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تهران
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023