پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی
چکیده
هدف اصلی این مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با استفاده از مدل توسعه داده شده شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی بود. به این منظور از اطلاعات هیدرولیکی و هندسه جریان استفاده گردید. مجموع کل اطلاعات مورد استفاده در این تحقیق، 100 سری داده بود که به سه دسته آموزش، دسته نظارت بر آموزش و دسته آزمایش تقسیم شد. در این تحقیق، ابتدا با دیدی انتقادی به مرور برخی از مهم ترین تحقیقات انجام گرفته در این زمینه پرداخته شد که نتیجه آن نمایان ساختن اشکالات موجود در برخی از این مطالعات بود. در گام بعدی به منظور ارائه مدلی که قادر به مدل سازی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی باشد، رویکردی جدید از شبکه عصبی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی که کمتر مورد توجه محققان بوده، معرفی شد. در نهایت نیز با بررسی نقش این دسته از توابع آموزش بر عملکرد شبکه، بهترین ساختار شبکه برای این منظور پیشنهاد گردید. نتایج به دست آمده از این تحقیق بیانگر دقت قابل قبول مدل پیشنهادی بود به طوری که مقادیر ضریب تعیین و میانگین قدرمطلق خطا برای مرحله آزمایش به ترتیب معادل 0/85 و 53 بود.