تخمین ضریب رواناب رگبار با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) در حوزه آبخیز بار اریه نیشابور
نویسندگان
چکیده مقاله:
The rainfall-runoff process and flooding are hydrological phenomena that are difficult to study due to the influence of different parameters. So far, different methods and models have been provided to analyze these phenomena. The purpose of this study is evaluation of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for storm runoff coefficient forecasting. To that end, Barariyeh watershed was chosen in Neishabour and the data of 33 events were collected from 1952 to 2006. Factor analysis (FA) was used for determination of independent variables in storm runoff coefficient forecasting. Four variables were selected as independent variables, including average rainfall, third, first and fourth quartiles of rainfall intensity and also five other variables included &phi index and first to fourth quartiles of rainfall intensity. Other variables combined based on their hydrological role were considered as ANFIS inputs. The results revealed that the ANFIS inputs including first to fourth quartiles of rainfall intensity, &phi index, and total rainfall of five days before can predict storm runoff coefficient with R2=0.91, RMSE=0.02506, MAE=0.0666 and CE=0.87.
منابع مشابه
تخمین ضریب رواناب رگبار با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی (anfis) در حوزه آبخیز بار اریه نیشابور
فرآیند بارش - رواناب و ایجاد سیلاب از پدیده های هیدرولوژیکی هستند که بررسی آنها به سبب تأثیرپذیری از پارامترهای مختلف، دشوار می باشد. تاکنون روش ها و الگو های مختلفی برای تحلیل این پدیده ها ارائه شده است. از این رو هدف این پژوهش ارزیابی شبکه عصبی-فازی تطبیقی در پیش بینی ضریب رواناب رگبار است. به این منظور حوزه آبخیز بار اریه نیشابور انتخاب و داده های مربوط به 33 واقعه در بین سال های آماری 1331 ...
متن کاملتخمین ضریب روان آب رگبار در حوزه آبخیز بار نیشابور با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
استفاده از روش های تجربی مختلف برای برآورد روان آب سطحی در حوزه های آبخیز فاقد ایستگاه هیدرومتری اجتناب ناپذیر است. یکی از پارامترهای مهم موجود در اغلب این روش ها ضریب روان آب است. با به دست آوردن دقیق ضریب روان آب سطحی، برآورد صحیح روان آب سطحی و دبی حداکثر سیلاب ها امکان پذیر می گردد. یکی از پرکاربردترین مدل ها در برآورد و پیش بینی پدیده های هیدرولوژیکی شبکه عصبی مصنوعی است که به دلیل مزیت ها...
15 صفحه اولتخمین دبی اوج سیلاب و حجم رواناب رگبار با استفاده از شبکه عصبی- فازی تطبیقی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز کسیلیان)
Prediction of flood peak discharge and runoff volume is one of the major challenges in the management of watersheds. The present study was carried out to estimate event flood peak discharge and runoff volume using artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in Kasilian watershed, Iran. For this purpose, 15 rainfall characteristics were considered for 6...
متن کاملپیشبینی بارش فصلی بر اساس الگوهای سینوپتیکی با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی((ANFIS
متن کامل
تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی
تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها در بسیاری از مسائل مهندسی آب و فاضلاب، مانند توزیع سرعت و تنش برشی، فرسایش، انتقال رسوب و افت هد، اهمیت ویژه‌ای دارد. در تحلیل این‌گونه مسائل با دانستن ضریب اصطکاک، می‌توان تخمین دقیق‌تری از آنها به‌دست آورد. در این تحقیق به‌منظور تخمین ضریب اصطکاک در لوله‌ها با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی، روش افراز شبکه‌ای مورد استفاده قرار گرفت. برای آموزش و تست مد...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 19 شماره 73
صفحات 165- 177
تاریخ انتشار 2015-11
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023