شبیه سازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(مورد: حوضه آبخیز فریدن)

نویسندگان

چکیده مقاله:

سیل، یکی از پدیده‌های ویرانگر طبیعی است که پیش‌بینی آن از اهمیت بالایی برخوردار است و در این میان برآورد بارش- رواناب به دلیل تأثیرگذاری عوامل مختلف، دشوار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه پرسپترون چند لایه(MLP)، قانون یادگیری پس‌انتشار خطا(BP)، الگوریتم لونبرگ- مارکوارت(LM) و معیارهای RMSE و R2 جهت کارایی مدل، 6 سناریو تعریف گردید. بررسی حالات مختلف نشان داد که بهترین مدل شبکه عصبی جهت شبیه‌سازی بارش- رواناب، مدلی است با ساختار1-32-6 نرون در لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی که مقادیر میانگین مربعات خطای مدل در مراحل مختلف آزمایش، صحت‌سنجی و آزمون به ترتیب؛ 23/0، 19/0 و 21/0 و ضریب همبستگی در بهترین سناریو به ترتیب؛ 98%، 97% و 96% می‌باشد که حاکی از همبستگی بالا و معنی‌داری بین مقادیر مشاهداتی و مقادیر پیش‌بینی شده دارد. نتایج حاصل، توانایی بالای شبکه عصبی مصنوعی در مدله نمودن بارش- رواناب را به هنگام استفاده از پارامترهای ؤئومورفولوژیکی در حوضه فریدن به خوبی نشان می‌دهد.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

شبیه سازی فرآیند بارش رواناب در حوزه آبخیز ناورود با مدل ولترای مرتبه محدود و شبکه های عصبی مصنوعی

This study evaluates the performance of the linear first-order Volterra model for simulating nonlinear rainfall-runoff process. For this end, fifteen storm events over the Navrood River basin were collected. 70% and 30% of the events were used to calibrate and test the suitability of the model. Finally, the performance of the model was compared with the artificial neural networks (multilayer pe...

متن کامل

الگوی جدید بارش- رواناب حوضه آبریز هلیل رود با استفاده از مدل هیبرید شبکه عصبی- موجکی

برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روش‌‌های بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آن‌‌ها استفاده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکه‌‌های عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...

متن کامل

شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب با بکارگیری شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و مدل HEC-HMS ( مطالعه موردی حوزه آبخیز کسیلیان)

برای شبیه سازی فرآیند بارش - رواناب در سطح حوزه آبخیز کسیلیان با مساحت حدود 68 کیلومترمربع واقع در شمال ایران، مدل (HEC-HMS) و روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) بکار گرفته شد. شبکه عصبی دارای قابلیت بالایی برای برقراری ارتباط بین داده های ورودی و خروجی و مدل(HEC-HMS) دارای قابلیت بالایی در بهینه سازی آبنمود شبیه سازی شده می باشد. عامل هدر رفت اولیه خاک به عنوان یک معیار کمی در برگیرنده سه فاک...

متن کامل

شبیه سازی پیوسته بارش-رواناب حوضه ی شهرچای ارومیه با استفاده از مدل HEC-HMS

چکیده در محاسـبات هیدرولوژیکی یـک حوضه تعیین ارتباط بین بارش- رواناب بسیار مـهم است. محاسبه­ی دقیق بارش­-رواناب در سطح حوضه به شناخت مؤلفه­ها و متغیرهای شکل­دهنده­ی آن و همچنین استفاده از یک مدل مناسب وابسته است. در این مطالعه، بارش-رواناب پیوسته­ی حوضه­ی شهرچای ارومیه با استفاده از مدل هیدرولوژیکی HEC-HMS شبیه­سازی شد. برای این منظور ابتدا مدل حوضه­ی آبخیز با استفاده از نقشه­ی DEM منطقه­ی مور...

متن کامل

منابع 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 24  شماره 3

صفحات  25- 40

تاریخ انتشار 2013-09-23

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023