پیش‌بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه‌های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی

Abstract

هدف اصلی این مقاله پیش‌بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه‌های طبیعی با استفاده از مدل توسعه داده شده شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی بود. به این منظور از اطلاعات هیدرولیکی و هندسه جریان استفاده گردید. مجموع کل اطلاعات مورد استفاده در این تحقیق، 100 سری داده بود که به سه دسته آموزش، دسته نظارت بر آموزش و دسته آزمایش تقسیم شد. در این تحقیق، ابتدا با دیدی انتقادی به مرور برخی از مهم‌ترین تحقیقات انجام گرفته در این زمینه پرداخته شد که نتیجه آن نمایان ساختن اشکالات موجود در برخی از این مطالعات بود. در گام بعدی به‌منظور ارائه مدلی که قادر به مدل‌سازی ضریب انتشار طولی در رودخانه‌های طبیعی باشد، رویکردی جدید از شبکه عصبی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی که کمتر مورد توجه محققان بوده، معرفی شد. در نهایت نیز با بررسی نقش این دسته از توابع آموزش بر عملکرد شبکه، بهترین ساختار شبکه برای این منظور پیشنهاد گردید. نتایج به‌دست آمده از این تحقیق بیانگر دقت قابل قبول مدل پیشنهادی بود به‌طوری که مقادیر ضریب تعیین و میانگین قدرمطلق خطا برای مرحله آزمایش به‌ترتیب معادل 0/85 و 53 بود.