هادی ابراهیمی
کارشناس ارشد سازه های هیدرولیکی، گروه مهندسی عمران، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه قم، قم، ایران
[ 1 ] - مدلسازی نوسان‌های ماهانۀ آب زیرزمینی به وسیلۀ تبدیل موجک و شبکۀ عصبی پویا
مدلسازی نوسان‌های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزههای آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سالهای اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سریهای زمانی و ترکیب آن با شبکههای عصبی به‌صورت گستردهای در مدلسازی پدیدههای هیدرولوژیکی به‌کار رفته است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیشبینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...
[ 2 ] - کاربرد مدل شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی ویژگی های غیرایستا و غیرخطی سری زمانی تراز آب زیرزمینی
سفره های آب زیرزمینی غالباً به عنوان سیستم هایی با ویژگی های غیرایستا و غیرخطی شناخته می شوند. مدل سازی این سیستم ها و پیش بینی حالت های آینده آن ها نیازمند تشخیص این ویژگی های بنیادی است. اخیراً، آنالیز موجک به دلیل توانایی آن در رمزگشایی ویژگی های اشاره شده، به طور گسترده ای در زمینه پیش بینی سری های زمانی هیدرولوژیکی مورد استفاده قرار گرفته است. در این مقاله توانایی مدل ترکیبی ...
نویسندگان همکار