جستجو در مقالات منتشر شده


1 نتیجه برای عصبی - فازی

مریم بیات ورکشی، روژین فصیحی،
دوره 18، شماره 48 - ( 1-1397 )
چکیده

مدل‌سازی به‌عنوان روشی کارآمد با کم­ترین هزینه، امکان مطالعه پیچیدگی جریان آب زیرزمینی را برای مدیران فراهم می‌نماید. هدف این تحقیق مقایسه مدل عددی، روش­های هوشمند عصبی و زمین آمار در مدل‌سازی تغییرات سطح آب زیرزمینی می‌باشد. بدین منظور اطلاعات آبخوان دشت همدان بهار به‌عنوان یکی از مهم‌ترین منابع تامین آب منطقه، مورد مطالعه قرار گرفت. در این پژوهش از کد عددی MODFLOW در نرم­افزار GMS، شبکه عصبی مصنوعی و روش عصبی - فازی در نرم‌افزار NeuroSolution، روش عصبی موجک در نرم­افزار MATLAB و روش زمین آمار در نرم‌افزار ArcGIS استفاده گردید. مقایسه نتایج نشان داد که دقت روش‌های محاسبه سطح آب زیرزمینی برحسب کم­ترین آماره مجذور میانگین مربعات خطای نرمال (NRMSE)، به‌ترتیب به روش عصبی - موجک، عصبی فازی، زمین آمار، شبکه عصبی مصنوعی و مدل عددی تعلق داشت. به‌طوری که مقدار آماره NRMSE در روش عصبی - موجک به‌عنوان روش بهینه، برابر 0/11درصد و در روش مدل عددی برابر 2/2 درصد بدست آمد. مقدار ضریب همسبتگی روش‌های فوق به‌ترتیب 0/998و 0/904بود. بنابراین می‌توان کاربرد روش­‌های ترکیبی هوشمند عصبی به‌ویژه نظریه موجک را در محاسبه سطح آب زیرزمینی مناسب‌تر از روش زمین آمار و مدل عددی دانست. ضمن آن‌که در روش­‌های هوشمند عصبی از متغیرهای زودیافت طول و عرض جغرافیایی و ارتفاع از سطح دریا به‌عنوان بردار اطلاعات ورودی استفاده شد . نتایج پهنه‌بندی سطح آب زیرزمینی آبخوان نیز گویای روند کاهش سطح آب زیرزمینی از بخش غرب به شرق آبخوان بود که همسو با گرادیان هیدرولیکی می‌باشد.
 


صفحه 1 از 1     

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Applied researches in Geographical Sciences

Designed & Developed by : Yektaweb