Journal of Water and Soil Science
علوم آب و خاک
jwss
Agriculture
http://jstnar.iut.ac.ir
0
user
2476-3594
2476-5554
10.47176/jwss
fa
jalali
1393
6
1
gregorian
2014
9
1
18
68
online
1
fulltext
fa
تخمین دبی بار معلق رسوب با استفاده از بهترین ساختار شبکه عصبی مصنوعی در حوزه آبخیز طالقان
Estimation of Suspended Sediment Discharge by Optimal Structure of Artificial Neural Network in Taleghan Watershed
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
<p> پیشبینی میزان بار رسوب منتقل شده توسط رودخانهها، یکی از جنبههای مهم مدیریت رودخانهها، مخازن سدها و بهطور کلی پروژههای آبی بهشمار میرود. در تحقیق حاضر بهمنظور پیشبینی بار معلق رسوب رودخانه طالقان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شناسایی شبکه بهینه با بالاترین دقت، از 500 داده روزانه متغیرهای دبی روز موردنظر، دبی یک روز قبل، اشل و وضعیت هیدروگراف (بهترتیب با میانگین ( m<sup>3</sup>/s ) 83/13، ( m<sup>3</sup>/s ) 42/15، ( cm )83/89 و036/0-) بهعنوان ورودی مدل و 500 داده روزانه بار معلق رسوب متناظر، بهعنوان خروجی مدل استفاده شد. دادههای مورد استفاده مربوط به بازه زمانی 1384- 1363، میباشد. با ایجاد ترکیبهای متفاوتی از متغیرهای ورودی و همچنین با تغییر تعداد نرونهای لایه پنهان و تابع آستانه، 80 شبکه عصبی متفاوت ایجاد شد، که با مقایسه دو پارامتر R<sup>2</sup> <sup />و RMSE در مدلهای مختلف، دقت آنها بررسی شد. نتایج نشان داد که شبکه عصبی با ساختار 1-9-3 و با ترکیب پارامترهای ورودی شامل دبی روز موردنظر، دبی یک روز قبل و اشل، با R<sup>2</sup> <sup />و RMSE آزمون، بهترتیب97/0 و 068/0 دارای بالاترین دقت میباشد. براساس نتایج حاصل از شبکه 1-9-3، میانگین دادههای رسوب مشاهداتی و پیشبینی شده توسط مدل بهینه (مربوط به بخش آزمون)، بهترتیب802/1122 و 924/ 1184 (تن در روز) میباشد. </p>
<p> Prediction of sediment load transported by rivers is a crucial step in the management of rivers, reservoirs and hydraulic projects. In the present study, in order to predict the suspended sediment of Taleghan river by using artificial neural </p>network, and recognize the best ANN with the highest accuracy, 500 daily data series of flow discharge on the present day, flow discharge on the past day, flow depth and hydrograph condition (respectively with the average of 13.83 (m<sup>3</sup>/s), 15.42 (m<sup>3</sup>/s), 89.83 (cm) and -0.036) as input variables, and 500 daily data series of suspended sediment, as the output of the model were used. The data was related to the period of 1984-2005. 80 different neural networks were developed using different combinations of variables and also changing the number of hidden-layer neurons and threshold functions. The accuracy of the models was then compared by R<sup>2</sup> and RMSE. Results showed that the neural network with 3-9-1 structure and input parameters of flow discharge on the present day, flow discharge on the past day and flow depth was superior (R<sup>2</sup>= 0.97 and RMSE= 0.068) compared to the other structures. The average of the observed data of sediment and that predicted by the optimal model (related to test step) were 1122.802 and 1184.924 (tons per day), respectively.
رسوب, دبی, وضعیت هیدروگراف, ANN, رودخانه طالقان
Sediment load, Discharge, Hydrograph condition, ANN, Taleghan river.
79
88
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-15&slc_lang=fa&sid=1
S.
Razavizadeh
سمانه
رضوی زاده
srazavizade@gmail.com
000319475328460019989
000319475328460019989
Yes
Sari Agric. Sci. & Natur. Resour. Univ., Sari, Iran.
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
A.
Kavian
عطااله
کاویان
000319475328460019990
000319475328460019990
No
Sari Agric. Sci. & Natur. Resour. Univ., Sari, Iran.
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
M.
Vafakhah
مهدی
وفاخواه
000319475328460019991
000319475328460019991
No
Tarbiat Modares Univ., Tehran, Iran.
دانشگاه تربیت مدرس تهران