Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Bed- Load Sediment Transport in the Swash Zone
محل انتشار: چهارمین کنگره ملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,892
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCCE04_534
تاریخ نمایه سازی: 19 مهر 1386
چکیده مقاله:
Fluid and sediment interactions occurring in the swash zone determine the erosion or accretion of the beach and act as boundary conditions for morphodynamic models. Therefore, it is necessary to predict the sediment transport in this area. In this paper, the abilities of Fuzzy Inference System (FIS) and Adaptive-Network- Based Fuzzy Inference System (ANFIS) methods are used to predict and modeling bed-load sediment
transport in the swash zone. The ANFIS and FIS are established using the free stream velocity time series and antecedent sediment data. Statistic measures were used to evaluate the performance of the models. The crossshore sediment transport rate and swash velocity time series for the swash experiments of Masselink and Hughes (1998) were used as case studies. Based on comparison of the results, it is found that the ANFISbased predictions are slightly superior to the FIS-based predictions. Also, results indicate that using neurofuzzy approach in sediment transport modeling have a sufficient prediction accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Roham Bakhtyar
PhD Candidate Department of Civil Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
Abbas Yeganeh bakhtiary
Associate Professor Department of Civil Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
Abbas Ghaheri
Associate Professor Department of Civil Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
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 :