مقایسه مدل های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره در تخمین تغییرات کیفی آب زیرزمینی (مطالعه موردی: آبخوان کاشان)
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: فصلنامه دانش آب و خاک، دوره: 25، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_WASO-25-2_017
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 227
نویسندگان
۱- دانشجوی دکترای علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
۲- استادیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
۳- دانشیار گروه انرژی های نو و محیط زیست، دانشکده علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
۴- استادیار گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه کاشان
چکیده
مجاورت آبخوان کاشان با جبهه آب شور دریاچه نمک، باعث ایجاد شیب هیدرولیکی و درنتیجه پیشروی آب شور به داخل آبخوان شده است. در این پژوهش با توجه به وضعیت موجود، شبیهسازی کیفی آب زیرزمینی دشت کاشان با استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی (شامل پرسپترون چندلایه و تابع شعاعی) و رگرسیون چند متغیره انجام شد. برای این منظور ابتدا اقدام به تعیین تیپ غالب آب منطقه شد و سپس اقدام به مدلسازی شد. نتایج حاصل از بررسی تیپ آب نشان داد که کلرور- سدیم، تیپ غالب آب منطقه است. بنابراین در مدلسازیها، علاوه بر تغییرات سطح ایستابی و بارندگی، مقدار غلظت کلرور در سال قبل نیز بهعنوان ورودی مدل انتخاب گردیده و خروجی مدل نیز، مقدار کلرور در سال جاری بوده است. نتایج نشان داد که مدل پرسپترون چندلایه نسبت به مدلهای تابع شعاعی و رگرسیون چند متغیره دارای نتیجه بهتری در پیشبینی غلظت کلر در ۱۱ سال آینده بوده است. به طوری که ضریب تبیین اصلاح شده حاصله، بهترتیب برابر ۹۷/۰، ۸۹/۰ و ۳۴/۰ بودند. همچنین تابع محرک تانژانت هایپربولیک خطی و الگوریتم مومنتوم، نتایج بهتری را نسبت به توابع و الگوریتمهای دیگر نشان دادند. نتایج حاصل از تحلیل حساسیت مدل نشان داد که غلظت کلر در سال قبل و تغییرات سطح ایستابی، مهمترین تاثیر را در شبیهسازی غلظت کلر داشته است.کلیدواژه ها
آبخوان کاشان, رگرسیون چند متغیره, شبکه عصبی مصنوعی, کلرور- سدیم, کیفیت آب زیرزمینیاطلاعات 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.