ارزیابی مدل شبکه عصبی توسعه یافته با فیلتر کالمن و برنامه‌ریزی بیان ژن در مدل‌سازی بارش
- سال انتشار: 1399
- محل انتشار: فصلنامه مهندسی و مدیریت آبخیز، دوره: 12، شماره: 3
- کد COI اختصاصی: JR_JWEM-12-3_013
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 410
نویسندگان
ارشد
دانشجو
استاد
ارشد
دانشجو
چکیده
شبیه‌سازی فرآیند بارش -رواناب به عنوان مهمترین گام در مطالعات مهندسی آب و مدیریت منابع آب است. برنامه‌ریزی بهره‌برداری از منابع آبهای سطحی و زیرزمینی، ساماندهی رودخانه‌ها و هشدار سیل نیاز به پیش‌بینی آبدهی رودخانه و رواناب حوزه آبخیز دارد. در مطالعه حاضر به منظور مدل‌سازی بارش- رواناب از روش شبکه عصبی توسعه یافته با فیلتر کالمن (EKFNN) استفاده شد و سپس نتایج با روش برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) که در اکثر مطالعات اخیر عملکرد خوبی از خود در مدل‌سازی بارش- رواناب نشان داده بود، مقایسه گردید. داده‌های مورد استفاده در این مطالعه بارش و رواناب روزانه ایستگاه‌های باران‌سنجی و آب‌سنجی دشت ملایر که شامل ایستگاه‌های پیهان، مرویل و نامیله است در طول دوره آماری 1380 تا 1392 می‌باشد. نتایج نشانگر برتری مدل EKFNNنسبت به مدل دیگر در مدل‌سازی جریان روزانه رودخانه در دشت ملایر داشت. علاوه بر این سرعت اجرای مدل برنامه‌ریزی بیان ژن بیشتر بود و در زمان کوتاهی قادر به ارائه نتایج بود. در نهایت مدل EKFNN به عنوان مدل برتر برای دشت ملایر انتخاب شد.کلیدواژه ها
بارش, رواناب, EKFNN, GEP, ملایراطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.