ترکیب روش شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل هیدرودینامیکی برای پیش‌بینی دقیق‌تر جریان رودخانه

Abstract

در این تحقیق کاربرد روش سیستم عصبی مصنوعی در کاهش خطای مدل هیدرودینامیکی برای پیش‌بینی جریان رودخانه مورد بررسی قرارگرفته است. منطقه مورد مطالعه حوزه رینولدز کریک در جنوب غربی ایالت آیداهو در ایالات متحده آمریکا می‌باشد که دارای وسعتی معادل 239 کیلومتر مربع و اقلیم نیمه خشک است و به علت تغییرات بیش از حد بارندگی در نقاط مختلف این حوزه جریان رودخانه شدیداً متغیر است. در این تحقیق پس از کالیبراسیون و به کاربردن یک مدل هیدرودینامیکی یک بعدی برای پیش‌بینی وضعیت جریان در نقطه‌ای در پایین‌دست رودخانه یک مدل سیستم عصبی مصنوعی به عنوان پیش‌بینی کننده خطای مدل هیدرودینامیکی مورد استفاده قرار گرفت. با پیش‌بینی این خطا نتایج مدل هیدرودینامیکی به میزان قابل توجهی به مقادیر واقعی نزدیک‌تر شد. لازم به ذکر است که قبل از کاربرد ترکیبی این دو روش (مدل هیدرودینامیکی و سیستم عصبی مصنوعی) هر یک از این روش‌ها به تنهایی مورد استفاده قرار گرفته و نتایج حاصل از مقادیر واقعی مقایسه گردیده بود. نتایج حاصل از کاربرد ترکیبی این مدل از کیفیت به مراتب بالاتری نسبت به کاربرد هر یک از آن‌ها به تنهایی برخوردار است.