Prediction of Transverse Shear Stress in a Rectangular Channel Using Shannon Entropy and Support Vector Regression
محل انتشار: فصلنامه علوم و مهندسی آبیاری، دوره: 46، شماره: 4
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 40
فایل این مقاله در 12 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:
JR_JISE-46-4_001
تاریخ نمایه سازی: 17 بهمن 1402
چکیده مقاله:
In open channel flow, determining the boundary shear stress and its distribution over the wetted perimeter is a significant problem. The shear stress distribution (SSD) is primarily affected by secondary flows, sediment transport rate, erosion or sedimentation, and geometry of the channels. The presented research uses Shannon entropy and support vector regression (SVR) approach to predict the SSD in rectangular channels (RCs). First, the entropy technique proposed by Sterling and Knight, (۲۰۰۲) is used to construct the probability density function of transverse SSD, and the constant coefficients of density are obtained by comparing experimental results in various aspect ratios. Second, to estimate the transverse SSD in a smooth RC, SVR methods have been used. According to the results of the sensitivity analysis, the aspect ratio B/H is the most essential parameter for SSD estimation. The SVR model performed better when the (b/B), (z/H), and (B/H) parameters were also used as input. For the aspect ratios (B/H) ۲.۸۶, ۴.۵۱, ۷.۱۴, and ۱۳.۹۵, the SVR model, with an average MAE of ۰.۰۴۴ in bed and ۰.۰۵۳ in wall, gives higher accuracy than the Shannon entropy, which has an average MAE of ۰.۰۶۲ in bed and ۰.۰۷۳ in wall for all flow depths. The Shannon entropy overestimates shear stress as compared to SVR. As a result, the costs of construction of channels may be significant.
کلیدواژه ها:
Smooth rectangular channel ، support vector regression (SVR) ، Shannon entropy ، shear stress transverse distribution
نویسندگان
Babak Lashkar-Ara
Associate Professor, Department of Civil Engineering, Jundi-Shapur University of Technology, Dezful,
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 :