کاربرد شبکه عصبی موجک در تخمین رسوبات معلق رودخانه‌ها، مطالعه موردی: رودخانه کشکان-لرستان
- سال انتشار: 1398
- محل انتشار: فصلنامه مهندسی و مدیریت آبخیز، دوره: 11، شماره: 3
- کد COI اختصاصی: JR_JWEM-11-3_007
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 250
نویسندگان
هیات علمی گروه مهندسی آب، دانشگاه لرستان
دانشجوی دکترای سازه های ابی
دانشجو
چکیده
شبیه‌سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسائل مهم در مدیریت منابع آب می‌باشد. اندازه‌گیری مقدار رسوب به روش‌های متداول عموماً مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده، گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نیست. در این پژوهش برای تخمین رسوبات رودخانه کشکان واقع در استان لرستان، از شبکه عصبی موجک استفاده شد و نتایج آن با روش‌های مرسوم هوشمند همچون شبکه عصبی مصنوعی مقایسه شد. پارامتر دبی، دما، میزان مواد جامد محلول در آب و بارش به‌عنوان ورودی و دبی رسوب به‌عنوان خروجی مدل در مقیاس زمانی ماهانه طی دوره آماری (1393-1364) انتخاب شد. معیارهای ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا و ضریب نش ساتکلیف برای ارزیابی و نیز مقایسه عملکرد مدل‌ها مورد استفاده قرار گرفت. نتایج حاصله نشان داد، ساختار ترکیبی توانسته با استفاده از دو روش هوشمند مورد بررسی، در تخمین میزان رسوب نتایج قابل قبولی ارائه کند. لیکن از لحاظ دقت، مدل شبکه عصبی موجک با بیشترین ضریب همبستگی (0.850)، کمترین ریشه میانگین مربعات خطا (t day-1 0.051) و نیز معیار نش ساتکلیف (0.758) در مرحله صحت‌سنجی در اولویت قرار گرفت. در مجموع نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبی موجک توانایی بالایی در تخمین مقادیر کمینه و بیشینه برخوردار است.کلیدواژه ها
استان لرستان, دبی رسوب, شبکه عصبی مصنوعی, شبیه‌سازی, مدیریت منابع آباطلاعات 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.