مقایسه روشهای شبکه های عصبی مصنوعی، فازی-عصبی تطبیقی و منحنی سنجه رسوب در برآورد رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: رودخانه آجی چای)

Abstract

ارائه راهکاری مناسب جهت برآورد دقیق بار معلق رودخانهها در پروژههای آبی، مهندسی رودخانه و آبیاری<br />کاربردهای فراوانی دارد. به دلیل تأثیر پارامترهای مختلف بر انتقال رسوبات در رودخانهها، تعیین معادلات حاکم بر<br />آن مشکل بوده و مدلهای ریاضی نیز در این راستا از دقت کافی برخوردار نیستند. امروزه استفاده از سیستمهای<br />هوش مصنوعی به عنوان راهکاری جدید در تحلیل مسائل آبی، گسترش یافته است. در تحقیق حاضر منطق فازی-<br />عصبی و شبکه های عصبی، برای تعیین میزان رسوبات معلق رودخانه آجیچای به کار برده شد و با استفاده از<br />دادههای دبی ،رسوب و اشل، مدلهای مذکور و منحنی سنجه رسوب تهیه گردید. همچنین دورههای آماری به سه<br />فصل تر، خشک و ذوب برف تقسیم شده و کلیه مدلها برای این سه دوره مورد آزمایش قرار گرفتند. نتایج حاصل از<br />این تحقیق نشان داد که منطق فازی-عصبی در مقایسه با شبکه های عصبی و منحنی سنجه از دقت بیشتری در<br />برآورد رسوبات معلق رودخانه برخوردار است.