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

مقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و سری زمانی در پیش بینی میزان جریان رودخانه

عنوان مقاله: مقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و سری زمانی در پیش بینی میزان جریان رودخانه
شناسه ملی مقاله: WRM02_218
منتشر شده در دومین کنفرانس مدیریت منابع آب در سال 1385
مشخصات نویسندگان مقاله:

محبوبه کفیل - کارشناسی ارشد سازه های آبی دانشگاه مازندران
میرخالق ضیاء تبار احمدی - استاد گروه آبیاری دانشگاه مازندران

خلاصه مقاله:
برنامه ریزی، توسعه، مدیریت و بهره برداری بهینه از سیستم های منابع آب، ضرورت دسترسی به اطلاعات متنوعی را در زمینه های هواشناسی، هیدرولوژی ، اقتصادی، اجتماعی و … تداعی می نماید. مدلهای ریاضی موجود به داده های فراوانی در زمینه های متعدد نیاز دارند. در سالهای اخیر، از شبکه های عصبی مصنوعی به دلیل توانمندی آنها در حل مسائل پیچیده و غیر خطی، به طرز قابل توجهی در شبیه سازی فرآیندهای مختلف استفاده شده است. در این تحقیق با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون سه لایه با تابع تاتژانت سیگموئید (tansig) در لایه مخفی و تابع خطی (purelin) در لایه خروجی و متد آموزش لونبرگ – مارکوات (LM) و با استفاده از اطلاعات ایستگاه های آبسنجی موجود درحوزه، مدلی برای پیش بینی جریان روزانه و ساعتی در خروجی حوزه کر – چمریز ، ایجاد و نتایج آن با روش خطی سری زمانی اتورگرسیو و رگرسیون چندگانه مقایسه شده است. در تمام الگوهای به کار رفته در مقیاس زمانی روزانه عملکرد شبکه عصبی بهتر ازروشهای اتورگرسیو و رگرسیون چندگانه بوده است ولی در مقیاس زمانی ساعتی نتایج بر عکس بوده است.

کلمات کلیدی:
پیش بینی جریان رودخانه ، سیستم های هشدار سیل ، پرسپترون چند لایه ، پس انتشار خطا ، اتورگرسیو ، رگرسیون چندگانه

صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/13482/