بهبود عملکرد ماشینهای یادگیری در تخمین و پیشبینی ضریب آبگذری سرریز
عنوان مقاله: بهبود عملکرد ماشینهای یادگیری در تخمین و پیشبینی ضریب آبگذری سرریز
شناسه ملی مقاله: JR_WATER-11-1_001
منتشر شده در در سال 1399
شناسه ملی مقاله: JR_WATER-11-1_001
منتشر شده در در سال 1399
مشخصات نویسندگان مقاله:
سعید فرزین - گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
مهدی ولیخان - کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان.
خلاصه مقاله:
سعید فرزین - گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
مهدی ولیخان - کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان.
سرریزهای کلیدپیانویی، یک نوع سازه کنترل جریان هستند که دارای ظرفیت آبگذری بیشتری نسبت به سرریزهای رایج میباشند. در پژوهش حاضر، با هدف تخمین ظرفیت آبگذری سرریز کلیدپیانویی، از مدلهای ماشین بردار پشتیبان (SV)، هیبرید ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم خفاش (SVR-BA) و درخت M5 استفاده شده است. در مجموع 162 داده آزمایشگاهی برای 7 مدل سرریز کلیدپیانویی مختلف از نتایج یک پژوهش آزمایشگاهی استخراج شده است. با بکارگیری پارامترهای نسبت هد آبی بالادست به ارتفاع سرریز، عرض کلید ورودی، عرض کلید خروجی، ارتفاع سرریز، فاکتور شکل هندسی پشتبند و فاکتور شکل هندسی تاج به عنوان دادههای ورودی، خروجی مدل که ضریب آبگذری (Cd) میباشد تخمین زده شد. نتایج بدست آمده بر اساس معیارهای ارزیابی نشان داد که هر سه مدل هوشمند مورد استفاده، قادر به تخمین ضریب آبگذری سرریز کلیدپیانویی هستند. اما، در دوره آزمون مدل SVR-BA با مقادیر 992/0، 007/0 و 01/0 به ترتیب برای شاخصهای ارزیابی R2، MAE و RMSE از دقت بیشتری در پیشبینی ضریب آبگذری برخوردار است.
کلمات کلیدی: درخت M5, سرریزکلیدپیانویی, ضریب آبگذری, ماشین بردار پشتیبان- خفاش
صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/1158305/