این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
مهندسی عمران و محیط زیست دانشگاه تبریز، جلد ۵۲، شماره ۱۰۸، صفحات ۱۰۵-۱۱۵
عنوان فارسی پیش‌بینی تراز سطح آب با استفاده از مدل ترکیبی پویایی سیستم و شبکه عصبی فازی موجکی
چکیده فارسی مقاله چالش منابع آب امروزه مشکل بسیاری از کشورهای خاورمیانه است و این واقعیت در مورد دریاچه ارومیه که تراز سطح آب آن، با توجه به تغییرات بارش، خشک‌سالی و سدسازی دچار تغییرات و نوسانات زیادی شده است، دارای اهمیت بیشتری می‌باشد. هدف اصلی این مقاله بررسی قابلیت روش پویایی سیستم، SD (System Dynamic)، برای پیش‌بینی نوسانات سطح آب با استفاده از شبکه عصبی فازی تطبیقی موجکی، WANFIS (Wavelet Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems)، می‌باشد. به همین دلیل، یک مدل شبیه‌سازی بر پایه پویایی سیستم برای حوضه آبریز دریاچه ارومیه توسعه داده شد. سپس، برای پیش‌بینی سطح آب، عوامل مؤثر بر آن مانند بارش، دبی و تبخیر با استفاده از مدل WANFIS پیش‌بینی شده و نتایج حاصل از پیش‌بینی وارد مدل پویایی سیستم می‌گردد و سپس سطح آب محاسبه می‌شود. نتایج مدل ­سازی نشان داد که مدل ترکیبی پویایی سیستم و شبکه عصبی فازی تطبیقی موجکی (SD-WANFIS) دارای عملکرد مناسبی می‌باشد. مقادیر شاخص‌های آماری مانند جذر میانگین مربعات خطا و ضریب تبیین برای مدل ترکیبی پویایی سیستم و شبکه عصبی فازی موجکی در مرحله صحت­ سنجی به ­ترتیب 31/0 متر و 84/0 می‌باشد. درحالی ­که این شاخص ­ها برای مدل جعبه سیاه خطی خود همبسته میانگین متحرک تلفیق‌شده، ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) برابر 61/0 متر و 53/0 می‌باشند. این نتایج نشان داد که ترکیب این دو مدل SD و مدل فازی WANFIS جهت پیش‌بینی با دقت مناسب، مفید می‌باشد.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله پویایی سیستم، موجک، شبکه عصبی فازی تطبیقی، پیش‌بینی تراز سطح آب، دریاچه ارومیه،
عنوان انگلیسی Lake Water Level Forecasting using Wavelet-ANFIS and System Dynamic Model
چکیده انگلیسی مقاله Nowadays challenge of water resource is a problem of many countries in the Middle East. This fact about Urmia Lake in Iran has more importance in the recent decade. Urmia Lake water level has involved many changes and fluctuations due to rainfall changes, droughts and dam constructions. The main purpose of this article is an investigation of System Dynamic (SD) methods for forecasting water level fluctuations using Wavelet Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (WANFIS).
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله پویایی سیستم, موجک, شبکه عصبی فازی تطبیقی, پیش‌بینی تراز سطح آب, دریاچه ارومیه
نویسندگان مقاله مهدی کماسی |
دانشکده مهندسی، گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشگاه آیت اله العظمی بروجردی (ره)، بروجرد

ندا قشلاقی |
گروه سازه های آبی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان

سروش شرقی |
گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه آیت اله العظمی بروجردی (ره)، بروجرد

نشانی اینترنتی https://ceej.tabrizu.ac.ir/article_12349_8da8696fb657fc3eb4e9e2eb4938a12f.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات