مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ می‌دهد. روش­های هوش مصنوعی می­توانند کارایی بالایی جهت شبیه­سازی جریان رودخانه در مقیاس­های مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیه‌سازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیه‌سازی داده­های دبی جریان ماهانه در این ای...

جهت ارزیابی عملکرد پاشش یک سمپاش زراعی نرخ متغیر، از روش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. داده های لازم برای مدل سازی، از آزمون های مزرعه ای به دست آمد. برای مدل سازی بده خروجی افشانک ها،727 شبکه با چهار نوع مدل عصبی مصنوعی خطی، پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و رگرسیون تعمیم یافته آزمون شدند. برای هر افشانک 45، 22 و 23 داده به ترتیب برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش استفاده شد. مدل تابع پایه شعاعی...

بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیش‌بینی فرسایش خاک در حوزه‌های آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب می‌تواند در مدیریت و اجرای پروژه‌های آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دسته‌بندی داده‌ها به‌عنوان راه‌کاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانه‌های خلیفه‌ترخان و چهل‌گزی در حوضۀ قشلاق...

شکست سدهای خاکی از چالشهای بزرگ مهندسی عمران به شمار میرود که یکی از عمده ترین علل وقوع آن، تراوش کنترل نشده از هسته و پی سد میباشد. از این رو تحلیل تراوش، از مسائل بسیار مهم در طی مراحل طراحی، ساخت و بهره برداری از این نوع سدها است. در این راستا بررسی هد پیزومتریک یکی از اولین مراحل بررسی تراوش میباشد؛ در تحقیق حاضر هد پیزومتریک سد خاکی ستارخان با استفاده از مدلهای جعبه سیاه هوش مصنوعی و جعبه ...

در دهه­های اخیر به دلیل افزایش بی­رویه برداشت از منابع آب سطحی و زیرزمینی، جلوگیری از ورود منابع آب سطحی به دریاچه ارومیه و همچنین تغییرات اقلیمی، سطح آب دریاچه ارومیه کاهش یافته و سبب ایجاد بحران آبی و زیست محیطی در منطقه گردیده است. بنابراین، مدل­سازی نوسانات سطح آب دریاچه ارومیه برای برنامه­ریزی و مدیریت منابع آب آن ضروری می­باشد. هدف از این تحقیق پیش­بینی نوسانات سطح آب دریاچه ارومیه برای ی...

فرآیند تبخیر و تعرق به عنوان یکی از مؤلفه­های اصلی چرخه هیدرولوژیک دارای اهمیت فراوانی در مدیریت و توسعه منابع آب و نیز برنامه­ریزی آبیاری می­باشد. در مطالعه حاضر به بررسی قابلیت سیستم استنتاج عصبی – فازی تطبیقی در بهبود تخمین میزان تبخیر و تعرق روزانه گیاه مرجع (ETo) پرداخته شد. داده­های اقلیمی بکار گرفته شده در این مطالعه، شامل دمای هوا، تشعشع خورشیدی، سرعت باد و رطوبت نسبی می­باشد که از دو ا...

نفوذپذیری یکی از مهم‌ترین پارامترهای فیزیکی خاک‌ها و از داده‌های بنیادی طرح‌های آبیاری و زه‌کشی است. اگرچه برای توصیف این پدیده، تاکنون روش‌ها و روابط مختلف تئوری و یا تجربی ارایه شده، ولی هنوز هم از جنبه‌های تطابق و امکان کاربرد علوم جدیدی نظیر روش شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی این پدیده، جای تحقیق و بررسی وجود دارد. در تمام روش‌های موجود برای تعیین روابط نفوذ، انجام آزمایش‌های زمان‌بر و پر...

این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدل‌های شبیه­سازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاه­های هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیه­سازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدل­های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدل­...

بررسی حاضر با هدف پیش بینی و برآورد پارامترهای تزریق سیمان در پرده آب بند سد مخزنی آق چای، انجام شده است. سد آق چای یک سد خاکی قوسی با هسته رسی بوده که در شهرستان خوی از توابع استان آذربایجان غربی بر روی رودخانه ای به همین نام قرار گرفته و مراحل نهائی اجرا را می گذراند. محور سد در فاصله 45 کیلومتری جاده قدیم خوی- قره ضیاءالدین واقع شده است. مختصات جغرافیائی محل سد به طول "50 51 °38 شمالی و عرض ...

این مقاله به امکان سنجی وجود آشوب در ساختار سیستم مولد قیمت نفت خام شاخصwti طی دوره 4 آوریل 1983 تا 13 ژانویه 2003 می پردازد. به این منظور از تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی به عنوان آزمون های مستقیم آشوب و آزمون های bds و شبکه عصبی جهت بررسی غیر خطی بودن ساختار سیستم استفاده شده است. نتایج تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی، وجود آشوب در سری زمانی را تایید کرده و تخمین آماره bds و شبکه عصبی، ...