دوره 13، شماره 30 - ( 9-1392 )                   جلد 13 شماره 30 صفحات 169دوره151فصل__Se | برگشت به فهرست نسخه ها

XML Print


1- کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه شهید چمران اهواز ، hamid_golabi65@yahoo.com
2- استاد گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
3- استادیار گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
چکیده:   (6754 مشاهده)
بارندگی یکی از اجزای اصلی چرخه­ی هیدرولوژی است. این فرآیند پیچیده به عوامل متعدد اقلیمی وابسته است. شبکه های عصبی مصنوعی در چند دهه اخیر و در مطالعات صورت گرفته برای مدل سازی سیستم های پیچیده و غیر خطی قابلیت بسیار بالایی از خود نشان داده است. تحقیق حاضر در سه ایستگاه منتخب از استان خوزستان صورت گرفته است. برای این منظور از داده­های بارندگی ماهانه سه ایستگاه هواشناسی استان به مدت 48سال، (1340-1387)، استفاده شده است. سپس با استفاده از این مقادیر به عنوان خروجی­های هدف، شبکه­های مختلفی با ساختار­های متفاوت تعریف و آموزش داده شد. در نهایت قابلیت شبکه برای تخمین بارش با استفاده از قسمتی از داده­ها که در آموزش شبکه وارد نشدند، مورد بررسی قرار گرفت. در این تحقیق شبکه­های MLP و RBF با تغییراتی در تعداد لایه­های میانی، تعداد نرون­ها و الگوریتم­های آموزش  MOMو LM وCG  به منظور پیش­بینی بارش فصلی به کار گرفته شد. نتایج نشان داد که برای ایستگاه اهواز شبکه RBF با توپولوژی 1-4-6 و یادگیریLM  دارای بیشترین مقدار ضریب همبستگی برابر 96/0 و کمترین MSE برابر 044/0 است. برای ایستگاه آبادان شبکه RBF با توپولوژی 1-7-6-6 و یادگیریLM  دارای بیشترین مقدار ضریب همبستگی برابر 92/0 و کمترین MSE برابر 062/0 است. برای ایستگاه دزفول شبکه MLP با توپولوژی 1-4-3-6 و یادگیریLM  دارای بیشترین مقدار ضریب همبستگی برابر 94/0 و کمترین MSE برابر 034/0 است.  
متن کامل [PDF 394 kb]   (21335 دریافت)    
نوع مطالعه: گزارش مورد |

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.