پیش بینی جریان ورودی به مخزن سد کمال صالح با استفاده از محاسبات نرم

  • سال انتشار: 1394
  • محل انتشار: مهندسی آبیاری و آب ایران، دوره: 6، شماره: 1
  • کد COI اختصاصی: JR_WATER-6-1_013
  • زبان مقاله: فارسی
  • تعداد مشاهده: 153
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

چکیده

پیش­بینی جریان ورودی به مخازن سدها به منظور انجام برنامه­ریزی و بهره­برداری مناسب منابع آب لازم و ضروری است. در این تحقیق عملکرد دو مدل هوشمند شبکه­های عصبی مصنوعی و سامانه استنتاج فازی- عصبی تطبیقی مبتنی بر روش دسته­بندی تفریقی در پیش­بینی جریان ورودی به سد کمال صالح در استان مرکزی مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور از داده­های جریان و بارش در یک دوره آماری ۳۱ ساله (۱۳۹۰- ۱۳۶۰)استفاده شد و پیش­بینی جریان در گام­های زمانی روزانه و ماهانه انجام شد. از مقادیر دبی جریان و بارش در گام­های زمانی قبلی به عنوان الگوهای ورودی مدل­ها استفاده شد. عملکرد هر دو مدل در پیش­بینی­های روزانه و ماهانه جریان بر اساس مقادیر شاخص­های خطای R، RMSE و MAE بسیار مطلوب بود، هرچند عملکرد مدل فازی- عصبی بهتر از مدل شبکه­های عصبی بود (کمتر از ۳ درصد). استفاده از ضریب فصلی موجب بهبود عملکرد مدل­ها در پیش­بینی­های ماهانه شد. در ادامه، اثرات متغیرهای اقلیمی بزرگ مقیاس شامل شاخص نوسانات آتلانتیک شمالی و شاخص نوسانات جنوبی در پیش­بینی­های ماهانه حاصل از الگوی بهینه مدل برتر بخش قبل، مورد بررسی قرار گرفت. نتایج به دست آمده حاکی از آن بود که استفاده از شاخص­های اقلیمی در ترکیب الگوهای ورودی، می­تواند موجب بهبود عملکرد مدل در پیش بینی­های جریان ورودی گردد. در این میان شاخص نوسانات جنوبی تاثیر بیشتری بر بهبود پیش­بینی دبی جریان ماهانه داشت. به طوریکه، مقدار شاخصهای آماری تحلیل خطای مدل فازی- عصبی شامل R، RMSE و MAE به ترتیب برابر ۹۱/۰، ۵۶/۳، ۷۳/۳ به دست آمدند که نشان­دهنده توان افزایش دقت مدل با بهبود شاخصهای خطا به ترتیب به میزان ۱۱، ۹ و ۱۱ درصد می­باشد.

کلیدواژه ها

پیش بینی, دسته بندی تفریقی, شاخص های اقلیمی, شبکه های عصبی, فازی-عصبی تطبیقی

اطلاعات 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.