ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

تخمین کل جامدات محلول درآب TDS رودخانه کبکیان بااستفاده ازشبکه عصبی مصنوعی

سال انتشار: 1395
کد COI مقاله: ASESNR02_018
زبان مقاله: فارسیمشاهد این مقاله: 196
فایل این مقاله در 9 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 9 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله تخمین کل جامدات محلول درآب TDS رودخانه کبکیان بااستفاده ازشبکه عصبی مصنوعی

سیده آرزو حسینی پرور - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی عمران مدیریت منابع آب دانشگاه آزاد اسلامی واحدیاسوج
مهرداد خلقی فرد - استادیار دانشگاه آزادیاسوج

چکیده مقاله:

آگاهی ازکیفیت منابع آب یکی ازنیازمندی های مهم دربرنامه ریزی و توسعه منابع آب وحفاظت و کنترل آنها می باشد باتوجه به طبیعت غیرخطی و اتفاقی پدیده های هیدرولوژیکی کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی دراین علم کاملا قابل توجیه است هدف ازاین مطالعه تخمین کیفی کل جامدات محلول TDS آب رودخانه کبکیان بااستفاده ازشبکه عصبی مصنوعی می باشد ازامار انالیز پارامترهای شیمیایی ایستگاه هیدرومتری بطاری واقع برروی رودخانه درطی یک بازه 10ساله 82تا92که درتمام فصول سال اندازه گیری شده اند استفاده گردید و ازروش شبکه های عصبی مصنوعی MLP RBF جهت شبیه سازی استفاده شد درهردونوع شبکه ازتابع محرک Tanhaxonوالگوریتم اموزشی لورنبرگ مارکوات LM بانرونهای مختلف و1و2لایه مخفی مختلف استفاده گردید و نتایج با این دوشبکه موردمقایسه قرارگرفت نتایج بدست آمده بااستفاده ازمعیارهای اماری MSE و RMSE و ضریب همبستگی R2 توان دوم ضریب R نشان داد که درتمامی مدل ها شبکه عصبی مورداستفاده دراین پژوهش شبکه عصبی پرسپترون چندلایه MLP نسبت به شبکه عصبی تابع شعاعی RBF دقت بالاتری درشبیه سازی متغیرهای کیفی دررودخانه موردمطالعه داشت باتوجه به نتایج حاصله ازپژوهش نشان داد که شبکه های عصبی مصنوعی دقت و توانایی بالایی جهت شبیه سازی وپیشبینی پارامترهای کیفی جریان دررودخانه دارند

کلیدواژه ها:

رودخانه، کبکیان ، شبکه عصبی مصنوعی، کل جامدات محلول درآب، کیفیت آب

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

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/560472/

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:
حسینی پرور، سیده آرزو و خلقی فرد، مهرداد،1395،تخمین کل جامدات محلول درآب TDS رودخانه کبکیان بااستفاده ازشبکه عصبی مصنوعی،دومین همایش ملی یافته های نوین در علوم کشاورزی،محیط زیست و منابع طبیعی پایدار،جیرفت،،،https://civilica.com/doc/560472

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: (1395، حسینی پرور، سیده آرزو؛ مهرداد خلقی فرد)
برای بار دوم به بعد: (1395، حسینی پرور؛ خلقی فرد)
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 ممقالهقاله لینک شده اند :

  • Sarani, N., J. Soltani& A. Moasher, . Comparison of Artificial ...
  • Kuo J, Hsieh M, Lung W and She N, 2007. ...
  • May D and Sivakumar M, 2009. Prediction of urban storm ...
  • Sunil K, Sinha M., and Wang C. 2008. Artificial Neural ...
  • Adineh, V.R., et al .2008. Optimization of the operational arameters ...
  • Wen X, Fang J, Diao M, Zhang C. Artificial neuralnetwork ...
  • Meftaholghi., M.; &Golalipor, A. 2007. Classification of Water Quality of ...
  • Hore A, Dutta S, Datta S and Bhattacharjee C, 2008. ...
  • Maier, H. R., and Dandy, G. C. (2000). "Artificial neural ...
  • Zare abyaneh, H., Yazdani, V. and Azhdari, KH. Comparative Study ...
  • Caudill, M. Neural networks primer: Part I, AI Expert, December, ...
  • 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.

    علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز: دانشگاه آزاد
    تعداد مقالات: 3,430
    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.

    مقالات پیشنهادی مرتبط

    مقالات مرتبط جدید

    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