پیش بینی آبدهی متوسط ماهانه با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک (مطالعه موردی: رودخانه کر- ایستگاه پل خان)
محل انتشار: پژوهش های حفاظت آب و خاک، دوره: 22، شماره: 3
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 366
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWSC-22-3_016
تاریخ نمایه سازی: 30 فروردین 1399
چکیده مقاله:
آگاهی از اطلاعات دبی جریان در رودخانه ها برای مدیریت منابع آب، پیش بینی سیل، طراحی مهندسی و مدیریت زیست محیطی ضروری می باشد. مدل های ارائه شده همچون بارش-رواناب و سری های زمانی به منظور پیش بینی میزان آبدهی رودخانه ها به دلیل عدم دقت و پیچیدگی عوامل موثر در آبدهی در بسیاری از موارد با مقادیر مشاهده شده تطابق ندارد. موجک یکی از روشهایی است که در سالهای اخیر در زمینه هیدرولوژی مورد توجه قرار گرفته است. همچنین موجک روشی بسیار موثر در زمینه آنالیز سیگنال ها و سری های زمانی می باشد. این مقاله به ارائه یک مدل هوشمند تلفیقی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک می پردازد که برای شبیه سازی آبدهی متوسط ماهانه در رودخانه کر و ایستگاه پل خان مورد استفاده قرار می گیرد. عملکرد مدل های پیش بینی به کمک معیارهای جذر میانگین مربع خطا و ضریب تعیین مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج نشان دادند که مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی و تبدیل موجک با 2 درجه تجزیه سازی برای مناسب ترین ساختار، بهترین نتایج را ارائه می کند. در این ساختار، آبدهی خروجی برای جریان در ماه بعد بر حسب آبدهی 4، 3، 2، 1 ماه قبل و ماه جاری محاسبه شده و مقادیر و به ترتیب برابر با 14/7 مترمکعب بر ثانیه و 941/0 به دست آمد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محمدرضا نیک منش
دانشگاه آزاد اسلامی واحد ارسنجان