مدلسازی بارش- رواناب با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک(gp) و معادلات دیفرانسیل تصادفی (sde) در حوضه آبریز لیقوان

پایان نامه
چکیده

پیش بینی دبی رودخانه ها در کارهای عمرانی، به منظور استفاده بهینه از مخازن سدها، ساماندهی رودخانه و هشدار سیل از اهمیت زیادی برخوردار است. فرآیند بارش- رواناب پدیده ای غیرخطی است و استخراج روابط بین بارش در سطح حوضه و جریان ناشی از آن که به صورت رواناب و سیلاب آشکار می گردد، از دیرباز جزو مهمترین مسائلی بوده که مورد توجه کارشناسان مرتبط با مسائل آب و بویژه هیدرولوژیست ها بوده است. خاصیت غیر خطی، عدم قطعیت ذاتی این پدیده، نیاز به اطلاعات تاریخی طولانی و پیچیده بودن مدل های فیزیکی از دلایلی بوده است که باعث شده محققان به سوی مدل هایی همچون شبکه های عصبی، سیستم های فازی، آنالیز موجک، الگوریتم های تکاملی (الگوریتم ژنتیک و برنامه ریزی ژنتیک و ...) و معادلات دیفرانسیل تصادفی رو آورند. در این تحقیق نحوه مدلسازی فرآیند بارش- رواناب با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک و معادلات دیفرانسیل تصادفی ارائه می گردد. معادلات دیفرانسیل تصادفی عدم قطعیت های بالای موجود در فرآیند بارش- رواناب، نویزدار بودن داده ها و خطای مربوط به فرضیات را یکجا به عنوان فرآیند نویز سفید در نظر گرفته و در مدلسازی وارد می کند. برنامه ریزی ژنتیک بین متغیرهای ورودی و خروجی روابطی را به طور تصادفی ایجاد کرده و با استفاده از اصول انتخاب طبیعی داروین، در نهایت بهترین رابطه را ارائه می کند. این مدل ها در حوضه لیقوان واقع در استان آذربایجان شرقی به کار رفت و نتایج آن با داده های مشاهداتی مورد بررسی و مقایسه قرار گرفت. معیارهایی که به منظور ارزیابی کارآیی مدل ها مورد استفاده قرار گرفت شامل: ضریب تعیین ، جذر میانگین مربعات خطا ، درصد خطای حجم هیدروگراف ،درصد خطاهای مربوط به پیش بینی دبی اوج و زمان رسیدن به دبی اوج می باشند. نتایج ارزیابی نشان داد که هر دو مدل فرآیند بارش –رواناب حوضه لیقوان را با دقت قابل قبولی مدلسازی می کنند. دقت مدل حاصل از gp نسبت به sde بیشتر است ولی چون مدل حاصل از sde این امکان را فراهم می کند که بتوان نوسانات رواناب را نیز پیش بینی کرد، لذا در این تحقیق مدل حاصل از sde به عنوان مدل بارش- رواناب حوضه لیقوان پیشنهاد گردیده است. آنالیز حساسیت مدل sde بر مبنای تغییرات پارامترهای آن انجام شد. نتایج نشان دادند که با تغییر پارامترها زمان رسیدن به دبی اوج ثابت و تغییرات دبی اوج زیاد می باشد. چون روابط حاصل از gp دارای پارامتر خاصی نمی باشد، لذا روی این روابط نمی توان تحلیل حساسیت انجام داد.

۱۵ صفحه ی اول

برای دانلود 15 صفحه اول باید عضویت طلایی داشته باشید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

مدلسازی فرآیند بارش – رواناب در حوضه لیقوان چای با استفاده از نرون شرطی آستانه دمایی

لزومِ پیشبینى بده رودخانه در کارهاى عمرانى، برنامهریزى براى استفادة بهینه از مخازن سدها، ساماندهىِ رودخانهو هشدار سیل، کاملاً احساس مىشود. در این راستا مسئلۀ بارش- رواناب بیشترین توجه مدلسازهای شبکههای عصبی2 برای پیشبینی بارش- MLP مصنوعی 1 را به خود معطوف کرده است. در این تحقیق از شبکههای عصبی چند لایهرواناب حوضه آبریز برفگیر لیقوانچای واقع در استان آذربایجان شرقی استفاده شده است. اطلاعات این حوضه...

متن کامل

شبیه سازی بارش – رواناب با استفاده از تئوری سیستم گری (مطالعه موردی: حوضه آبریز لیقوان)

  تئوری سیستم گری در پیش‌بینی وقایعی که دارای آمار مشاهداتی کمتری است با توجه به پایه ریاضی مدل، ایفای نقش می‌کند و در هیدرولوژی مشکل کمبود سابقه آماری داده‌ها را مرتفع می‌سازد. شبیه‌سازی  فرآیند بارش – رواناب در این تحقیق با بهره گرفتن از تئوری سیستم گری به کمک نرم افزارMathematica  با استفاده از اطلاعات شش رویداد متناظر بارش- رواناب  باران نگار (هیتوگراف) و هیدرومتری ایستگاه حوضه آبریز لیقوان...

متن کامل

مدلسازی فرآیند بارش – رواناب در حوضه لیقوان چای با استفاده از نرون شرطی آستانه دمایی

لزومِ پیشبینی بده رودخانه در کارهای عمرانی، برنامهریزی برای استفادة بهینه از مخازن سدها، ساماندهیِ رودخانهو هشدار سیل، کاملاً احساس میشود. در این راستا مسئلۀ بارش- رواناب بیشترین توجه مدلسازهای شبکههای عصبی2 برای پیشبینی بارش- mlp مصنوعی 1 را به خود معطوف کرده است. در این تحقیق از شبکههای عصبی چند لایهرواناب حوضه آبریز برفگیر لیقوانچای واقع در استان آذربایجان شرقی استفاده شده است. اطلاعات این حوضه...

متن کامل

برنامه‌ریزی ژنتیک و کاربرد آن در مدل‌سازی فرآیند بارش- رواناب

نقش و اهمیت فرآیند بارش-رواناب در مطالعات منابع آب موجب شده که این فرآیند از دیر باز مورد توجه متخصصین قرار گیرد. از این رو روش های متعددی همچون شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم های فازی و نرو فازی، آنالیز موجک، الگوریتم ژنتیک، برنامه‌ریزی ژنتیک و معادلات دیفرانسیل تصادفی برای مدلسازی فرآیند بارش-رواناب توسعه یافته است. برنامه ریزی ژنتیک علاوه بر توانایی استخراج رابطه‌ی بین متغیّرهای ورودی و خروجی به...

متن کامل

شبیه سازی بارش – رواناب با استفاده از تئوری سیستم گری (مطالعه موردی: حوضه آبریز لیقوان)

تئوری سیستم گری در پیش بینی وقایعی که دارای آمار مشاهداتی کمتری است با توجه به پایه ریاضی مدل، ایفای نقش می کند و در هیدرولوژی مشکل کمبود سابقه آماری داده ها را مرتفع می سازد. شبیه سازی  فرآیند بارش – رواناب در این تحقیق با بهره گرفتن از تئوری سیستم گری به کمک نرم افزارmathematica  با استفاده از اطلاعات شش رویداد متناظر بارش- رواناب  باران نگار (هیتوگراف) و هیدرومتری ایستگاه حوضه آبریز لیقوان ت...

متن کامل

مدل سازی پویایی فرآیند بارش- رواناب با استفاده از مدلvensimدر حوضه آبریز لیقوان

مدل نماینده ساده ای از کل یک سیستم وبه عبارتی نمایانگر واقعیت های موجود در یک سیستم است. منظور از مدل ارائه روشی برای ساده سازی یک پیچیدگی است. برحسب استفاده از روش های گوناگون برای انجام آن ساده سازی انواع مدل خواهیم داشت. مدل های جعبه سفید (مدل های توزیعی) بر مبنای روابط و معادلات ریاضی حاکم و پارامترهای فیزیکی موجود در پدیده ارائه می شود. مدل های جعبه سیاه ارائه معادلات و روابط ریاضی در آن ه...

منابع 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 - دانشکده کشاورزی

کلمات کلیدی

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023