Modeling discharge capacity of labyrinth weirs through a learning machine approach
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 342
فایل این مقاله در 9 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_ARWW-6-2_004
تاریخ نمایه سازی: 4 اردیبهشت 1399
چکیده مقاله:
In this paper, the discharge coefficient of weirs is simulated by the extreme learning machine (ELM). To this end, seven different ELM models are introduced by the input parameters. Also, the most optimal number of the neurons in the hidden layer is computed 7. Furthermore, different activation functions of the ELM model are assessed and the sigmoid activation function is taken into account as the most optimal one. Besides, the seven defined ELM models are analyzed and the superior model is introduced. This model approximates the discharge capacity with better performance in comparison with the other ELM models. It should also be noted that the superior ELM model is in terms of the dimensionless factors including Fr, HT/P, Lc/W, A/w, w/P. For the superior ELM model, the R2, VAF and NSC are respectively estimated 0.897, 89.626 and 0.892. Furthermore, the MAE and RMSE statistical indices for the ELM model are respectively estimated 0.024 and 0.031. Also, the most effective input parameters for modeling the discharge capacity of labyrinth weirs using the ELM are detected through the conduction of a sensitivity analysis, meaning that the HT/P is identified as the most influenced input parameter. Lastly, an applicable equation for computing the discharge capacity of labyrinth weirs is suggested which can be used by hydraulic and environmental engineers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammadali Izadbakhsh
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran.
Reza Hajiabadi
Department of Civil Engineering, Faculty of Civil Engineering, Iran University of Science and 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 :