ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) برای تخمین رسوب در دریاچه سد سپیدرود

سال انتشار: 1385
کد COI مقاله: IDNC01_224
زبان مقاله: فارسیمشاهده این مقاله: 2,476
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 7 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) برای تخمین رسوب در دریاچه سد سپیدرود

مجید شیرزاد - دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی دانشگاه تربیت مدرس
میراحمد لشت نشائی - عضو هیئت علمی گروه عمران دانشگاه گیلان
کورش محمدی - عضو هیئت علمی گروه آبیاری و زهکشی دانشگاه تربیت مدرس

چکیده مقاله:

آبیاری از عوامل مهم برای دستیابی به کشاورزی پایدار در مناطقی است که مقدار بارندگی جوابگوی نیاز آبی گیاهان نیست. درنتیجه طراحی، اجرا و مدیریت یک سیستم آبیاری نقش مهمی در کشاورزی این مناطق دارد . دشت گیلان از جمله مناطقی است که فصل کشت و بارندگی با هم تطابق ندارند، بنابراین بخش عمده نیاز آبی دشت گیلان که حدودا " 175000 هکتار می باشد از سد چند منظوره سپیدرود تامین می شود . متاسفانه به علت عدم آبخیزداری در حوضه آبریز رودخانه سپیدرود و از بین رفتن پوشش گیاهی و جوان بودن تشکیلات زمین شناسی این حوضه ، مقدار رسوب ورودی به مخزن سد سپیدرود بسیار بالا است . مطالعات نشان داده که میزان رسوب محاسبه شده توسط روابط ریاضی حاکم بر هیدرولیک رسوب بسیار کمتر از مقادیر واقعی است . در این مقاله آمار 24 ساله رژیم آبدهی و رسوب دهی رودخانه سفید رود در 5 ایستگاه مختلف با شبکه عصبی مصنوعی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است تا تخمین مناسب تری از آورد رسوب پشت سد برای مدیریت بهتر آبیاری اراضی پایین دست در سال های آینده معرفی شود. مقادیر پیش بینی شده توس ط مدل شبکه عصبی مصنوعی با اندازه گیری های واقعی و همچنین روابط رگرسیونی که برای پیش بینی رسوب بدست آمده بود مقایسه گردید که نشان دهنده دقت نسبتا" مناسب مدل های شبکه عصبی مصنوعی بود.

کلیدواژه ها:

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا IDNC01_224 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/5596/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
شیرزاد، مجید و لشت نشائی، میراحمد و محمدی، کورش،1385،استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) برای تخمین رسوب در دریاچه سد سپیدرود،اولین همایش ملی مدیریت شبکه های آبیاری و زهکشی،اهواز،https://civilica.com/doc/5596

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1385، شیرزاد، مجید؛ میراحمد لشت نشائی و کورش محمدی)
برای بار دوم به بعد: (1385، شیرزاد؛ لشت نشائی و محمدی)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

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 :

  • البرزی، م. 1381. آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی، انتشارات ...
  • بی نام، 1378. ساماندهی رودخانه سپیدرود از سد سپیدرود تا ...
  • بی نام، 1381. گزارشات رسوب زدایی از مخزن سد سپیدرود، ...
  • Abrahart, RJ., White, SM., 2001. Modeling sediment transfer in Malawi: ...
  • Arinash, Agarwal., Singh, RD., 2004. ANN-based sediment yield models for ...
  • Carter, Julie., Owens, Philip N., Walling, Desmond E., 2003. Fingerprintin ...
  • Haykin. S. 1994, Neural Network: A comprehensive foundation, NY: Macmillan ...
  • Hud son-Edwards, Karen A., et al. 2003. The impact of ...
  • Kerem Cigizoglu, H., 2003. Estimation and forecasting of daily suspended ...
  • Kerem Cigizoglu, H., Alp, Murat., 2006. Generalized regression neural network ...
  • Kerem Cigizoglu, H., 2002. Suspended sediment estimation for rivers using ...
  • Sarangi, A., Bhatta Charya, A.K., 2005. Comparison of artificial neural ...
  • Yitian, Li., GU, Roy R., 2003. Modeling flow and sediment ...
  • مدیریت اطلاعات پژوهشی

    صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم
    این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    کدام مقالات به این منبع استناد نموده اند

    علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز: دانشگاه دولتی
    تعداد مقالات: 32,949
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره 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.

    پشتیبانی