CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)

گواهی نمایه سازی مقاله شبیه سازی دبی جریان با استفاده از مدلهای فازی عصبی ومقایسه آن با مدلهایسری زمانی (طالعه موردی : دشت جم)

عنوان مقاله: شبیه سازی دبی جریان با استفاده از مدلهای فازی عصبی ومقایسه آن با مدلهایسری زمانی (طالعه موردی : دشت جم)
شناسه (COI) مقاله: CESC15_594
منتشر شده در پانزدهمین کنفرانس دانشجویان عمران سراسر کشور در سال ۱۳۹۳
مشخصات نویسندگان مقاله:

مهرداد فریدونی - استادیار گروه مهندسی عمران ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد لارستان ، لارستان ، ایران
محمد ستوده پور - دانشجوی کارشناسی ارشد سازه های هیدرولیکی ، گروه مهندسی عمران ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد لارستان ، لاستان ، ایران

خلاصه مقاله:
پیشبینی در هیدرولوژی به معنی تخمین شرایط هیدرولوژیکی و هواشناسی در یک بازه زمانی خاص میباشد . در همین راستا، فهم رابطه بین بارش و رواناب یکی از ضروریترین مسائل برای مدیریت منابع آب میباشد. در این پژوهش به شبیه سازی دبی جریان با استفاده از 2 نرمافزار سری زمانی و شبکههای فازی عصبی تطبیقی پرداختهایم. ابتدا دادههای آماری هیدرولوژیکی را که شامل - دبی، بارش، دما و تبخیر را از ایستگاه های سینوپتیک و هیدرومتری موجود در منطقه مطالعاتی بدست میآوریم. طول دورههای % آماری باید کافی باشد. سپس تمام آمارهای موجود را همزمان میکنیم و در نهایت از 08 % دادهها جهت آموزش شبکه و 28دادهها جهت تست مدل استفاده میکنیم. در شبکههای فازی عصبی تطبیقی جهت صحت سنجی مدل، انواع الگوهای مختلف را - جهت شبیهسازی دبی جریان و تا حداکثر 2 ماه تاخیر را برسی میکنیم و و در نهایت الگوی برتر را انتخاب میکنیم. معیار ارزیابی جهت انتخاب مدل برتر بین 2 مدل سری زمانی و شبکه های فازی عصبی تطبیقی، ضریب همبستگی R2 و مجذور میانگین مربعات خطا RMSE میباشد. مدلی که دارای ضریب همبستگی بیشتر و مجذور میانگین مربعات خطای کمتری داشته باشد به عنوان مدل برتر انتخاب میشود. نتایج این تحقیق نشان میدهد که شبکه های فازی عصبی تطبیقی توانایی بالاتری را در شبیه سازی دبی جریان را در مقیاس ماهانه در دشت جم دارد.

کلمات کلیدی:
دبی جریان ، سری زمانی، شبکه فازی عصبی تطبیقی

صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: http://www.civilica.com/Paper-CESC15-CESC15_594.html