دوره 11، شماره 40 - ( تابستان 1386 )                   جلد 11 شماره 40 صفحات 27-37 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

M. T. Dastorani. Evaluation of the Application of Artificial Intelligence Model for Simulation and Real – Time Prediction of Flood Flow. JCPP. 2007; 11 (40) :27-37
URL: http://jcpp.iut.ac.ir/article-1-684-fa.html
محمدتقی دستورانی . بررسی کاربرد مدل‌های هوش محاسباتی در شبیه سازی و پیش بینی بهنگام جریان‌های سیلابی. مجله توليد و فرآوری محصولات زراعی و باغی. 1386; 11 (40) :27-37

URL: http://jcpp.iut.ac.ir/article-1-684-fa.html


چکیده:   (8973 مشاهده)
در این تحقیق توانایی مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی جهت شبیه سازی رفتار هیدرولوژیکی آب در حوزه‌های آبخیز مورد بررسی قرار گرفته است. هدف اصلی تحقیق بررسی کاربرد انواع مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی جهت شبیه سازی جریان در یک حوزه آبخیز با چند ایستگاه هیدرومتری و پیش بینی بهنگام جریان‌های سیلابی در پایین دست بوده است. منطقه مورد بررسی قسمت فوقانی رودخانه درونت (Derwent) می‌باشد که یکی از شاخه‌های اصلی رودخانه ترنت (Trent river)در ناحیه مرکزی انگلستان است. جریان سیلاب رودخانه 3، 6، 9 و 12 ساعت قبل از وقوع در محل ایستگاه هیدرومتری واتستندول (Whatstandwell) با استفاده از داده‌های اندازه‌گیری شده در بالا دست پیش بینی گردیده است. سه نوع شبکه عصبی مختلف که عبارت‌اند از شبکه پرسپترون چند لایه(MLP network) ، شبکه برگشتی (Recurrent network)و شبکه برگشتی با تأخیر زمانی(Time lag recurrent network) به‌صورت جداگانه مورد استفاده و ارزیابی قرار گرفتند. هم‌چنین جهت بررسی تأثیر طول داده‌های ورودی در کارایی مدل‌های شبکه عصبی، شبیه سازی‌های مختلف با استفاده از داده‌های هیدرولوژیکی با طول و تعداد متفاوت مورد استفاده قرار گرفت. داده‌های با فاصله اندازه‌گیری 30 دقیقه‌ای با طول دوره‌های 1 ماه، 6 ماه و سه سال ( که تولید تعداد مشاهده‌های متفاوتی را می‌نماید) بدین منظور مورد استفاده واقع شد. براساس نتایج به‌دست آمده هرچند شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌صورت عمومی و کلی کارایی مناسبی را در شبیه سازی و پیش بینی دبی جریان از خود نشان داده‌اند ولی نوع شبکه عصبی مصنوعی و نیز خصوصیات داده‌های ورودی مدل خصوصاً داده‌های آموزشی پارامترهای بسیار مهمی هستند که تأثیر عمده‌ای را روی خروجی‌های مدل دارند.
متن کامل [PDF 334 kb]   (948 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: عمومى

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
کد امنیتی را در کادر بنویسید

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به Isfahan University of Technology - مجله تولید و فرآوری محصولات زراعی و باغی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2015 All Rights Reserved | Isfahan University of Technology - Journal of Crop Production and Processing

Designed & Developed by : Yektaweb