مقایسه روش های شبکه عصبی بیزین و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: سیمینه رود)
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 277
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ESTJ-19-2_001
تاریخ نمایه سازی: 19 مهر 1400
چکیده مقاله:
زمینه و هدف: شبیه سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسایل مهم در مدیریت منابع آب می باشد. اندازه گیری مقدار رسوب به روش های متداول عموما مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده و گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نمی باشد. روش بررسی: در این پژوهش تخمین رسوب رودخانه سیمینه رود واقع در استان آذربایجان غربی، با استفاده از شبکه عصبی بیزین مورد بررسی قرار گرفته و نتایج آن با روش های مرسوم هوشمند همچون شبکه عصبی مصنوعی مقایسه گردید. پارامتر دبی، دما و میزان مواد جامد محلول در آب به عنوان ورودی و دبی رسوب به عنوان خروجی مدل در مقیاس زمانی ماهانه طی دوره آماری (۱۳۸۳-۱۳۵۴) انتخاب گردید. معیارهای ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا، ضریب نش ساتکلیف و ضریب بایاس برای ارزیابی و نیز مقایسه عملکرد روش ها مورد استفاده قرار گرفت. یافته ها: نتایج حاصله نشان داد ساختار ترکیبی توانسته با استفاده از سه روش هوشمند مورد بررسی، در تخمین میزان رسوب نتایج قابل قبولی ارایه نماید. لیکن از لحاظ دقت، مدل شبکه عصبی بیزین با بیش ترین ضریب همبستگی (۸۳۲/۰)، کم ترین ریشه میانگین مربعات خطا (ton/day۰۷۱/۰) و نیز معیار نش ساتکلیف(۶۹۲/۰) و مقدار بایاس(۰۰۰۱/۰) در مرحله صحت سنجی در اولویت قرار گرفت. بحث و نتیجه گیری:در مجموع نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبی بیزین توانایی بالایی در تخمین مقادیر کمینه و بیشینه از خود نشان داده است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محمد علی قربانی
دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. (مسوول مکاتبات).
رضا دهقانی
کارشناس ارشد مهندسی کشاورزی – منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :