تخمین هوشمند ضریب دبی جریان در دریچه های کشویی جانبی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی-عصبی

برآورد ضریب دبی سرریزهای جانبی با استفاده از سیستم استنتاج (ANFIS) فازی - عصبی

تخمین هوشمند حداکثر عمق آب‌شستگی اطراف آب‌شکن‌های L شکل با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی

از جمله مسایل مهم در طراحی آب‌شکن‌ها، پدیده آب‌شستگی موضعی دماغه آنها می‌باشد که به‌علت تنگ‌شدگی مقطع جریان و وجود گردابه‌های قوی به‌وجود می‌آید و یکی از شاخص‌های مهم در تعیین مشخصات حفره‌ی آب‌شستگی، حداکثرعمق آب‌شستگی می‌باشد. امروزه شبکه‌های عصبی کاربردهای بسیاری در مسایل مختلف مهندسی آب که رابطه و الگوی مشخصی بین عوامل مؤثر بر وقوع یک پدیده وجود ندارد، پیدا کرده است. بنابراین در این پژوهش از...

پیش‌بینی 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...

تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی

تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها در بسیاری از مسائل مهندسی آب و فاضلاب، مانند توزیع سرعت و تنش برشی، فرسایش، انتقال رسوب و افت هد، اهمیت ویژه‌ای دارد. در تحلیل این‌گونه مسائل با دانستن ضریب اصطکاک، می‌توان تخمین دقیق‌تری از آنها به‌دست آورد. در این تحقیق به‌منظور تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی، روش افراز شبکه‌ای مورد استفاده قرار گرفت. برای آموزش و تست مد...

تخمین ضریب پراکندگی طولی آلودگی با استفاده از سیستم استنتاج فازی- عصبی انطباقی

ضریب پراکندگی طولی آلودگی در رودخانه‌ها و مجاری طبیعی به علت پیچیده بودن فرایند حاکم، اغلب با استفاده از روابط ساده شده تجربی که دقت مطلوبی ندارند، تعیین می‌شود. به همین دلیل در این تحقیق با استفاده از سیستم خبره استنتاج فازی - عصبی انطباقی که قابلیت فراگیری و درک روابط حاکم بر پدیده‌ها بدون نیاز به معادلات حاکم را دارد، روش جدیدی برای تخمین ضریب پراکندگی طولی ارائه شده است.  فرایند توسعه و ارز...

پیش‌‌بینی 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...