برآورد رسوب معلق با استفاده از شبکه عصبی و ارزیابی توابع آموزشی (مطالعه موردی: استان لرستان)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 برآورد رسوب معلق با استفاده از شبکه عصبی و ارزیابی توابع آموزشی (مطالعه موردی: استان لرستان) دارای ۱۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد برآورد رسوب معلق با استفاده از شبکه عصبی و ارزیابی توابع آموزشی (مطالعه موردی: استان لرستان)  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 برآورد رسوب معلق با استفاده از شبکه عصبی و ارزیابی توابع آموزشی (مطالعه موردی: استان لرستان)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن برآورد رسوب معلق با استفاده از شبکه عصبی و ارزیابی توابع آموزشی (مطالعه موردی: استان لرستان) :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز

تعداد صفحات :۱۷

به منظور اجرای برنامه های حفاظت خاک و کاهش رسوب زایی، همچنین محاسبه و طراحی دقیق حجم مخزن سد در احداث سدهای مخزنی، ضرورت دارد که میزان تولید رسوب در یک حوزه آبخیز، ارزیابی و برآورد گردد. بطورکلی پدیده فرسایش و انتقال رسوب از پیچیده ترین مسائل هیدرودینامیکی است که تعیین دقیق معادلات حاکم بر آن بدلیل اثرات پارامترهای مختلف، به آسانی میسر نیست. حتی اگر مدلی ریاضی نیز تبیین شود، دسترسی به داده های لازم در اکثر موارد به آسانی امکان پذیر نخواهد بود. با توجه به توانایی های شبکه های عصبی مصنوعی در شناسائی ارتباط بین متغیرهای ورودی و خروجی یک مساله، بدون در نظر گرفتن فیزیک آن مساله و نیز بدلیل ضعف مدل های فیزیکی و ریاضی در مدل کردن فرآیندهای رسوبی، این شبکه ها می توانند در مدل کردن مساله انتقال رسوب بکار روند. هدف از این مطالعه به دست آوردن الگوریتم مناسب با استفاده از شبکه عصبی پیش خور پس انتشار خطا (Feed-Forward Back propagation)، Fitting و Cascade Forward Back prop به منظور برآورد میزان رسوبات معلق در حوزه لرستان می باشد. به این منظور برای برآورد رسوب، از داده های دبی، بارش و رسوب رودخانه های کاکارضا، دهنو، چم انجیر استان لرستان به صورت ماهانه استفاده شد. لازم به ذکر است که داده های رسوبات معلق در خروجی حوزه (ایستگاه چم انجیر) از پراکنش مناسب تری برخوردار است. از میان سه شبکه مورد استفاده در این مطالعه شبکه fitting به منظور برآورد میزان رسوب مناسب تشخیص داده شد. از بین سیزده الگوریتم مورد استفاده در این مطالعه،TRAINLM به عنوان بهترین الگوریتم با ضریب همبستگی R=0.99،RMSE=0.10 ، انتخاب شد.

کلید واژه: شبکه عصبی، الگوریتمهای شبکه عصبی، رسوب معلق، استان لرستان