پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود)

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

 پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود) دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود)  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 پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از مدل های سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: ایستگاه قزاقلی رودخانه گرگانرود) :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز

تعداد صفحات :۱۳

برآورد میزان دقیق رسوبات معلق در رودخانه ها از ابعاد مختلف کشاورزی، حفاظت خاک، کشتیرانی، سدسازی، حیات آبزیان و ابعاد تحقیقاتی، دارای اهمیت فراوانی است. روش های مختلفی برای بررسی و برآورد رسوبات معلق رودخانه، موجود می باشد که البته توانایی این روش ها متفاوت است. در تحقیق حاضر به منظور مقایسه و بررسی توانایی مدل های سری زمانی شامل مارکف، ARIMA و شبکه های عصبی در پیش بینی رسوب معلق، از داده های روزانه ایستگاه قزاقلی واقع روی رودخانه گرگانرود استفاده شده است. داده های موجود به صورت متوسط رسوب معلق ماهانه در محیط نرم افزار Minitab 16 و Neurosolutions 5 به کار گرفته شد و در نهایت پیش بینی رسوب برای ۱۱۱ ماه انجام گرفت. در مرحله بعد، مقادیر پیش بینی شده توسط مدل های مختلف، با شاخص های اندازه گیری خطا شامل RMSE و NMSE نشان داد که شبکه های عصبی در مقایسه با مدل های سری زمانی توانایی بهتری در پیش بینی و مدل سازی رسوب ماهانه دارد و نیز در بین مدل های سری زمانی، مدل مارکف در مقایسه با مدل ARIMA دارای توانایی بهتری در برآورد رسوب معلق می باشد.

کلید واژه: آریما، رسوب معلق، قزاقلی، مارکف، مدل سازی