مقاله استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای بهبود مدل دراستیک (مطالعه موردی: آبخوان دشت اردبیل)
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
مقاله استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای بهبود مدل دراستیک (مطالعه موردی: آبخوان دشت اردبیل) دارای ۲۱ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد مقاله استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای بهبود مدل دراستیک (مطالعه موردی: آبخوان دشت اردبیل) کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای بهبود مدل دراستیک (مطالعه موردی: آبخوان دشت اردبیل)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن مقاله استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای بهبود مدل دراستیک (مطالعه موردی: آبخوان دشت اردبیل) :
تعداد صفحات :۲۱
آلودگی منابع آب زیرزمینی به علت نفوذ آلایندهها از سطح زمین به سامانه آب زیرزمینی بهویژه در مناطق خشک و نیمهخشک که با کمبود کمی و کیفی منابع آب روبهرو هستند؛ یکی از معضلات جدی به شمار میآید. بنابراین ارزیابی آسیبپذیری آب زیرزمینی به منظور شناسایی مناطق دارای پتانسیل بالای آلودگی برای مدیریت منابع آب زیرزمینی ضروری است. در این پژوهش آسیبپذیری آبخوان دشت اردبیل در برابر آلودگی با استفاده از روش دراستیک مورد بررسی قرار گرفت. در مدل دراستیک هفت متغیر مؤثر در آسیبپذیری که شامل ژرفای آب زیرزمینی، تغذیه خالص، محیط آبخوان، محیط خاک، توپوگرافی، محیط غیر اشباع و هدایت هیدرولیکی است؛ بهصورت هفت لایه رستری تهیه شد و پس از رتبهدهی و وزندهی شاخص دراستیک به دست آمد که برای دشت اردبیل شاخص دراستیک میان ۸۲ تا ۱۵۱ به دست آمد. اما از آنجایی که مشکل اصلی این مدل اعمالنظرهای کارشناسی برای رتبهدهی و وزندهی متغیرهای به کار رفته در آن است؛ بنابراین هدف اصلی این پژوهش بهبود مدل دراستیک با استفاده از ۵ روش هوش مصنوعی از جمله شبکه عصبی پیشرو، شبکه عصبی برگشتی، فازی ساجنو، فازی ممدانی و مدل مرکب است. تا بدین روش بتوان به نتایج دقیقتری از ارزیابی آسیبپذیری دست یافت. با توجه به ناهمگنی موجود در دشت اردبیل این دشت به سه بخش خاوری، باختری و جنوبی تقسیم و مدلهای هوش مصنوعی بهطور جداگانه برای هر بخش اجرا شد. به این منظور متغیرهای دراستیک به عنوان ورودی مدل و شاخص دراستیک به عنوان خروجی مدل تعریف شدند و مقادیر نیترات مربوطه به ۲ دسته آموزش و آزمایش تقسیم شد. شاخص دراستیک مربوط به مرحله آموزش با مقادیر نیترات مربوطه تصحیح و پس از آموزش مدل، در مرحله آزمایش نتایج مدلها با استفاده از مقادیر نیترات ارزیابی شد. نتایج نشان داد که همه روشهای هوش مصنوعی توانایی بالایی در بهبود مدل دراستیک دارند؛ اما در این میان، مدل هوش مصنوعی مرکب (SCMAI) نتایج بهتری را دربر داشت. بر پایه این مدل، بخشهای باختری و شمالی دشت پتانسیل آلودگی بالایی دارد و باید محافظت بیشتری از این مناطق صورت گیرد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.