پیش‌بینی تراکم جریان شکافنده در سواحل میانه با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

جریان‌های شکافنده جریان‌هایی قوی، قارچی شکل هستند که عامل اصلی تلفات ناشی از غرق شدن شناگران در منطقه خیزاب ساحلی محسوب می‌شوند. با توجه به رفتار متغیر این جریان‌ها و محدودیت های بسیار در مشاهدات میدانی، در این پژوهش با استفاده از شبکه‌ عصبی مصنوعی، مدلی در مورد تخمین میزان تراکم جریان‌های شکافنده در سواحل حالت میانه ارائه شده است. به این منظور نخست اطلاعات مرتبط به سیستم جریان شکافنده از طریق مدل عددی Mike21/3 به صورت پارامترهای بی‌بعد عدد فرود، ارتفاع موج، پهنای خیزاب و پهنای کانال جریان استخراج شدند. در گام بعدی تاثیر هر یک از پارامترهای بی‌بعد روی تراکم جریان‌ برای توابع و نرون‌های مختلف شبکه عصبی بررسی شد. سپس نتایج مدل در هجوم امواجی با ارتفاع مختلف با نتایج میدانی سایر محققین مورد مقایسه قرار گرفت و تطابق بسیار خوبی بین آن‌ها مشاهده شد. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد با افزایش ارتفاع امواج بر سرعت جریان‌ و فواصل کانال ها افزوده می‌شود و به تدریج از میزان تراکم جریان‎کاسته می‌شود. نتایج دیگر این تحقیق حاکی از آن است در شرایطی که امواج کم‌ارتفاع‌تر بر دریا حاکمند، تابع گرادینت دیسنت ویت آداپتیو لرنینگ ریت (gda) با کمترین خطا (RMSE معادل 013/0) و در شرایطی که امواج مرتفع‌تر بر دریا حاکمند تابع کواسی نیوتن (bfg) با کمترین خطا (RMSE معادل 00282/0) هر کدام با 14 نرون دقیق‌ترین تخمین را از میزان تراکم جریان‌های شکافنده در سواحلی باحالت میانه ارائه می‌دهند.

کلیدواژه ها:

تراکم جریان شکافنده ، منطقه خیزاب ، شبکه عصبی مصنوعی ، عدد فرود ، سواحل حالت میانه