استفاده از شبکه عصبی فازی CANFIS در تخمین بار رسوب رودخانه (مطالعه موردی حوزه آبخیز زشک ابرده شهرستان شاندیز)

پدیده انتقال رسوب از جمله فرآیندهای هیدرودینامیکی مهمی است که بسیاری از سازه های رودخانه ای و تاسیسات عمرانی را تحت تاییر قرارمی دهد و به عنوان یکی از بزرگترین مشکلات بهره برداری از منابع آب های سطحی در جهان مطرح می باشد. در این پژوهش عملکرد شبکهعصبی مصنوعی CANFIS در برآورد بار رسوب حوزه زشک ابرده شهرستان شاندیز مورد ارزیابی قرار گرفت. بدین منظور سه سناریوشبیه سازی شد. به منظور شبیه سازی سناریوی S1 از ورودی دبی آب، سناریوی S2 از دبی آب و باران روزانه و سناریوی S3 از ورودی دبیآب، باران و دمای روزانه استفاده گردید. نتایج نشان داد سناریوی S3 با معماری تابع عضویت بل، تابع انتقال تانژانت های پربولیک و قانونآموزش لونبرگ مارکوارت با حداقل MSE (میانگین مربعات خطا) و MSE نهایی بدست آمده طی مرحله آموزش، به ترتیب با ارزش 0/026و 0/026 که نسبت به S2 و S1 مقدار کمتری بدست آمد کارایی بهتری در پیش بینی بار رسوبی دارد. همچنین مشخص شد که هر سه شبکهردرت و کارایی نسبتا مشابهی در طول فرایند آزمون دارند. ولی S3 در مجموعه آزمون با داشتن MSE و NMSE کمتر در مقایسه با سایرسناریوها بهتر عما کرده است. از طرفی این سناریو دارای NSE (ضریب نش) برابر با 0/743 و AM (سنجه جمعی) برابر با 0/806 عملکرد بهتری را نشان میدهد. همچنین شبکه عصبی در برآورد نقاط حدی دچار تخمین کمتر از حد بود که یکی از دلایل آن می تواند کمبود حضورداده های حدی در مرحله آموزش شبکه باشد. اما با این وجود در مجموع شبکه عصبی در این حوزه کارایی کاملا رضایت بخشی را در پیش بینیدقیق بار رسوبی نشان نداد. این می تواند به دلیل کمبود داده های آموزشی و غیر دقیق بودن و وجود خطا در آمار حوزه باشد.

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی ، CANFIS ، دبی آب ، دبی رسوب