مدل سازی بار رسوب کل رودخانه ها با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: فصلنامه حفاظت منابع آب و خاک، دوره: 2، شماره: 3
- کد COI اختصاصی: JR_WSRCJ-2-3_002
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 314
نویسندگان
استادیار گروه مهندسی؛ دانشگاه پیام نور؛ ایران
باشگاه پژوهشگران جوان؛ دانشگاه آزاد اسلامی؛ واحد علوم و تحقیقات؛ تهران؛ ایران
استادیار دانشکده عمران و محیط زیست؛ دانشگاه صنعتی شیراز؛ ایران
کارشناس ارشد سازه های هیدرولیکی
چکیده
برآورد بار رسوب کل رودخانهها از مسائل مهم و کاربردی در مدیریت و برنامهریزی منابع آب است. غلظت رسوب میتواند به روشهای مستقیم و یا غیرمستقیم محاسبه شود که معمولا روشهای مستقیم پرهزینه و زمانبر هستند. همچنین بار رسوب کل میتواند به کمک روابط مختلف انتقال رسوب محاسبه شود، لیکن به طور معمول کاربرد این روابط نیاز به شرایط معینی داشته و به علاوه در بیشتر موارد نتایج حاصل از آنها با یکدیگر و با مقادیر اندازهگیری شده متفاوت است. هدف از این پژوهش ارائه روشی بر پایه شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) در تخمین بار رسوب کل بود. بدین منظور از دو نوع شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) و توابع پایه شعاعی (RBF) و ۲۰۰ نمونه، استفاده شد. ۷۵ درصد از دادهها برای آموزش و ۲۵ درصد برای آزمون شبکهها در نظر گرفته شدند. متغیرهای ورودی مدلها شامل سرعت متوسط جریان، شیب کف آبراهه، عمق متوسط، عرض آبراهه و قطر میانه ذرات رسوب و خروجی مدل، غلظت رسوب بود. متغیرهای ورودی مرحله به مرحله به شبکهها اضافه شدند و هر بار نتایج ارزیابی شد تا مناسبترین مدل تعیین شود. سپس نتایج حاصل از مدلهای ANN با پنج معادله معروف انتقال رسوب مقایسه شدند. شاخص های آماری نشان داد که دقت شبکههای عصبی بهویژه مدل MLP در تخمین بار رسوب کل با ضریب همبستگی ۹۶/۰ بیش از سایر مدلهاست. همچنین مشخص شد که برای افزایش دقت مدل نیاز به آموزش آن با هر دو نوع دادههای هیدرولوژیک و رسوب است. رابطه Ackersو White در برآورد مقدار بار رسوب کل بسیار بیشبرآورد و سایر روابط، کم برآورد بودند. نتایج این پژوهش نشان داد که مدلهای ارائه شده بر پایه شبکههای عصبی با مقادیر رسوب کل مشاهده شده همخوانی بیشتری دارند و بویژه شبکه MLP میتواند مقدار رسوب را در نقاط پیک به خوبی برآورد نماید.کلیدواژه ها
پرسپترون چند لایه, توابع پایه شعاعی, روابط انتقال رسوب, غلظت رسوب کلاطلاعات 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.