محبوبترین نویسندگان :
نویسندگان مقالات پربازدید :
دومین کنفرانس مدیریت منابع آب - 1385
جزئیات رویداد
همایش ، رویداد ، ژورنال
اینستاگرام تی پی بین
حوزه های تحت پوشش رویداد

  • توسعه مدل تلفیقی غیرخطی پیش بینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک- مطالعه موردی: حوضه آبریز سد زاینده رود

    نویسندگان :
    کلمات کلیدی :
    جزئیات بیشتر مقاله
    • تاریخ ارائه: 1392/07/24
    • تاریخ انتشار در تی پی بین: 1392/07/24
    • تعداد بازدید: 1622
    • تعداد پرسش و پاسخ ها: 0
    • شماره تماس دبیرخانه رویداد: -
    خشکسالی پدیده ای آرام و بخش طبیعی از اقلیم هر منطقه است. پیش بینی خشکسالی نقش مهمی در مدیریت منابع آب و کاهش خسارات خشکسالی ایفا می نماید. توانایی بالای شبکه های عصبی مصنوعی در مدل سازی و پیش بینی سری های زمانی نامانا و غیر خطی در مهندسی آب به اثبات رسیده است و تبدیلات موجک با تجزیه ساختن سری های زمانی به مولفه های قطعی و غیر قطعی سبب بهبود عملکرد شبکه های عصبی در پیش بینی ها می شود. در این مقاله، مدل تلفیقی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک برای پیش بینی های 1، 3 و 6 ماهه خشکسالی ارائه می گردد. در مدل تلفیقی پیشنهاد شده، نخست سری های زمانی شاخص خشکسالی موثر ماهانه به زیر مولفه ها تجزیه شده و سپس این زیر مولفه به کمک مدل های شبکه عصبی مصنوعی پیش بینی می گردند. برای ساخت الگوهای ورودی شبکه از بارش ماهانه و شاخص بارش استاندارد شده نیز بهره گرفته شده است. نتایج به دست آمده از این مدل تلفیقی برای 4 ایستگاه چلگرد، قلعه شاهرخ، دامنه فریدون و سد زاینده رود واقع در حوزه آبریز سد زاینده رود نشان دهنده کارایی این مدل های تلفیقی در بهبود دقت پیش بینی های 1، 3 و 6 ماهه خشکسالی نسبت به مدل های شبکه عصبی مصنوعی می باشد.

سوال خود را در مورد این مقاله مطرح نمایید :

با انتخاب دکمه ثبت پرسش، موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در وبسایت تی پی بین اعلام می کنم
مقالات جدیدترین رویدادها
مقالات جدیدترین ژورنال ها