شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در حوضه کارده
محل انتشار: پنجمین کنفرانس هیدرولیک ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 2,019
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IHC05_223
تاریخ نمایه سازی: 7 آذر 1384
چکیده مقاله:
فرآیند بارش-رواناب یک پدیده فیزیکی است که بررسی آن به سبب تاصیرپذیری از پارامترهای مختلف، دشوار می باشد.هدف این پژوهش بررسی کارآمدی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در شبیه سازی اینن فرآیند بود. به این منظور حوضه کارده(واقع در شمال شرقی خراسان) برگزیده شد و هیتوگراف های چندین پیشامد بازندگی و آبنمودهای رواناب آنها مبنای کار قرار گرفت. سپش شبکه عصبی مصنوعی از نوع پس انتشار با تابع فعالیت سیگموئید آموزش داده شد. معیار گزینش پارامترهایی آموش شبکه، تولید کمترین مقدار (RMSE) بود. نتایج نشان داد که با قانون آموزش دلتا شبکه پرسپترون چند لایه دارای یک لایه پنهان، فرآیند بارش-رواناب را با دقت خوبی شبیه سازی نمود.(p <0/0001 ). ضریبهمبستگی کل داده های دبی و حجم رواناب واقعی و شبیه سازی شده، 0/969 بدست آمد. همچنین ANN مقدار و زمان دبی های اوج را به خوبی برآورد کرد( ضریب همبستگی به ترتیب 0/9782 و 0/9052 بود) در مورد آبنمودهای دارای زمان اوج کمتر نسبت به دیگر آبنمودها، پیش بینی شبکه با تاخیر 1 تا 2 ساعت انجام گرفت با برگزیدن اندازه بزرگتر چرخه آموزش سرعت آموزش شبکه کندتر شداما دقت آن بهبود یافت.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :