مدلسازی جریان ورودی به مخزن با استفاده از شبکههای عصبی زمانی با رویکرد عامل فراموشکننده
- سال انتشار: 1385
- محل انتشار: دومین کنفرانس مدیریت منابع آب
- کد COI اختصاصی: WRM02_065
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 1738
نویسندگان
دانشجوی دکتری مهندسی عمران - منابع آب دانشگاه صنعتی امیرکبیر، مهندسی
استادیار دانشگاه علم و صنعت ایران
کارشناس آبیاری، دانشکده منابع طبیعی گرگان
کارشناس عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان
چکیده
در این مقاله، روشی بازگشتی با عامل فراموش کننده برای کالیبراسیون پیوسته شبکه های عصبی زمانی پیشنهاد می شود . رویکرد عامل فراموش کننده الگوریتم های بازگشتی را قادر می سازد تا تأثیر داده ها و خطاهای قدیمی را در بهنگام سازی و آموزش مدل کاهش دهند . روش پیشنهادی برای کالیبراسیون شبکه عصبی به منظور مدل سازی جریان ورودی به مخزن استفاده می گردد . ری زمانی ماهانه ورودی به مخزن سد کارون ۳ در جنوب غربی ایران برای ارزیابی عملکرد رویکرد پیشنهادی استفاده می شود . همچنین، مدل خودهمبسته میانگین متحرک (ARMA) نیز در این مطالعه به منظور مقایسه به کار گرفته می شود . نتایج تحقیق حاکی از عملکرد بهتر شبکه عصبی زمانی کالیبره شده با این رویکرد از لحاظ دقت پیش بینی در مقایسه با شبکه عصبی آموزش داده شده با روش های معمول می باشد . همچنین، شبکه عصبی با رویکرد آموزش پیشنهادی دقت بیشتری را در مدل سازی نسبت به مدل آماری ARMA که با رویکرد عامل فراموش کننده کالیبره شده، نشان می دهدکلیدواژه ها
عصبی زمانی, عامل فراموشکننده, پیشبینی, ARMAاطلاعات 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.