پیش بینی بار معلق رودخانه ها با استفاده از روش های سیستم استنتاج فازی و شبکه های عصبی مصنوعی
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تبریز
- نویسنده خسرو نظام خیاوی
- استاد راهنما وحید نورانی یوسف حسن زاده
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1387
چکیده
چکیده ندارد.
منابع مشابه
پیش بینی جریان رودخانه با استفاده از سیستم استنتاج فازی
یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل‌سازی سیستم‌هایی که دارای پیجیدگی زیاد یا عدم صراحت بوده و یا داده‌های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه‌های فازی از جمله سیستم می‌باشد. مزیت اصلی این تکنیک نسبت به استنتاج فازی روشهای رایج، این است که این سیستم بر اساس قواعد اگر- آن‌گاه بنا نهاده شده است و قادر به تعیین ارتباط بین متغیرهای ورودی و خروجی با استفاده از قواعد مزبو...
متن کاملپیش بینی بلند مدت رواناب با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی
مدلهای مفهومی بر مبنای هوش مصنوعی، اغلب برای پیش بینیهای کوتاه مدت و میان مدت هیدورلوژیکی به کار رفته اند. در این مقاله با استفاده از مفهوم تولید مجموعه ای از پیش بینی ها1 (esp) و تفکیک مدل‌سازی برای متغیرهای اقلیمی و هیدرولوژیکی، از مدلهای مفهومی برای پیش بینی بلندمدت حجم جریان رودخانه زاینده رود در محل ورودی به سد زاینده رود استفاده می شود. سیستم استنتاج فازی برای پیش بینی بارش فصلی به صور...
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 کاملپیشبینی بلند مدت رواناب با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی
مدلهای مفهومی بر مبنای هوش مصنوعی، اغلب برای پیشبینیهای کوتاه مدت و میان مدت هیدورلوژیکی به کار رفته اند. در این مقاله با استفاده از مفهوم تولید مجموعه ای از پیش‌بینی‌ها1 (ESP) و تفکیک مدل‌سازی برای متغیرهای اقلیمی‌و هیدرولوژیکی، از مدلهای مفهومی برای پیشبینی بلندمدت حجم جریان رودخانه زاینده رود در محل ورودی به سد زاینده رود استفاده می‌شود. سیستم استنتاج فازی برای پیشبینی بار...
متن کاملپیشبینی جریان روزانه رودخانه اهرچای با استفاده از روش های شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و مقایسه آن با سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS)
در طی سال‌های اخیر پیشبینی فرآیندهای هیدرولوژیکی به منظور بهره‌برداری پایدار از منابع آب با استفاده از روشهای هوشمند مورد توجه دست اندرکاران بخش آب قرار گرفته است. در این تحقیق با بهره‌‌گیری از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN) و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) اقدام به پیشبینی دبی جریان روزانه رودخانه اهر چای واقع در استان آذربایجان شرقی در ایستگاه های اورنگ، برمیس و تازه کند گردید. بر...
متن کاملمقایسه کاربرد شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با سیستم استنتاج فازی (FIS) در پیش بینی جریان رودخانه زاینده رود
یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل‌سازی سیستم‌هایی که دارای پیچیدگی زیاد یا عدم‌صراحت بوده و یا داده‌های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه‌های فازی و شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. مزیت اصلی این تکنیک‌ها نسبت به روشهای رایج این است که در مدت زمان نسبتاً کوتاهی قادر به بررسی تأثیر انواع پارامترهای در دسترس، بر فرآیند مورد بررسی می‌باشند بدون آنکه در هر مرتبه نیاز به یافتن...
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 تبریز
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023