Sensitizing influenced factors on discharge of labyrinth weirs using ANFIS model
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 216
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ARWW-7-1_001
تاریخ نمایه سازی: 19 دی 1399
چکیده مقاله:
In the article, through the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), a sensitivity analysis is conducted on the variables affecting the discharge capacity of the weir. To this end, the variables affecting the discharge capacity of labyrinth weirs are initially identified. Then, using these input parameters, seven ANFIS models are developed for conducting the sensitivity analysis. After that, the most optimal membership function number for the ANFIS model is chosen. In other words, by conducting the trial and error process, the best number of the membership functions in terms of time and modeling accuracy are selected. Then, the sensitivity analysis is performed for the ANFIS models and the superior ANFIS model is chosen finally. The accuracy of the superior model in both the validation and testing artificial intelligence (AI) methods is in an acceptable range. For example, the scatter index (SI), correlation coefficient (R) and the Nash-Sutcliff efficiency coefficient (NSC) for the model in the testing mode are obtained 0.049, 0.964 and 0.924, respectively. It should be noticed that the outcomes of the sensitivity analysis show that the ratio of the weir head to the weir crest and the Froude number are introduced as the most effective input parameters. Eventually, a computer code is proposed to estimate the discharge capacity of labyrinth weirs by this model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Ali Izadbakhsh
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran.
Reza Hajiabadi
Department of Water Engineering, Faculty of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :