پیشبینی جریان روزانه رودخانه اهرچای با استفاده از روش های شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و مقایسه آن با سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS)
در طی سالهای اخیر پیشبینی فرآیندهای هیدرولوژیکی به منظور بهرهبرداری پایدار از منابع آب با استفاده از روشهای هوشمند مورد توجه دست اندرکاران بخش آب قرار گرفته است. در این تحقیق با بهرهگیری از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) اقدام به پیشبینی دبی جریان روز...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | fas |
| Published: |
Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources
2015-05-01
|
| Series: | پژوهشهای حفاظت آب و خاک |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jwsc.gau.ac.ir/article_2370_1e877dccf84103954ce9e21a229ac948.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | در طی سالهای اخیر پیشبینی فرآیندهای هیدرولوژیکی به منظور بهرهبرداری پایدار از منابع آب با استفاده از روشهای هوشمند مورد توجه دست اندرکاران بخش آب قرار گرفته است. در این تحقیق با بهرهگیری از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) اقدام به پیشبینی دبی جریان روزانه رودخانه اهر چای واقع در استان آذربایجان شرقی در ایستگاه های اورنگ، برمیس و تازه کند گردید. برای مدلسازی جریان یک روز بعد، داده های دبی روزانه سالهای 1381 تا 1388 مورد استفاده قرار گرفت. طی فرایند مدلسازی داده های دبی 6 سال به عنوان داده های آموزش و بقیه به عنوان داده های آزمون انتخاب گردید. ارزیابی نتایج پیشبینیها با استفاده از معیارهای ضریب تبیین (R2) و ریشه دوم میانگین مربعات خطا (RMSE) نشان داد، سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی با دقت بالاتری (94/0= R2 و (متر مکعب بر ثانیه) 0318/0=RMSE ) نسبت به شبکههای عصبی مصنوعی (92/0= R2و (متر مکعب بر ثانیه) 0378/0 =RMSE) جریان روزانه رودخانه اهرچای را پیش بینی می کند. |
|---|---|
| ISSN: | 2322-2069 2322-2794 |