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
1401
12
1
gregorian
2023
3
1
26
4
online
1
fulltext
fa
شبیهسازی و تخمین دبی جریان در فلومهای SMBF به کمک مدلهای محاسبات نرم
Modeling and Estimating Flow Rate in SMBF Flumes using Soft Computation Models
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong>در پژوهش حاضر، دبی جریان در فلومهای حاوی نیم استوانههای جانبی (SMBF) تحت شرایط آزاد و مستغرق با استفاده از مدلهای ماشین بردار پشتیان (SVM)، رگرسیون انطباقی چندمتغیره اسپلاین (MARS) و مدل شبکه عصبی مصنوعی چندلایه (MLPNN)، شبیهسازی و تخمین زده شد. در حالت جریان آزاد از پارامترهای بیبعد مستخرج از آنالیز ابعادی شامل نسبت عمق جریان در بالادست به عرض گلوگاه و نسبت انقباض (عرض گلوگاه به عرض کانال) و در حالت مستغرق علاوه بر این دو پارامتر از پارامترهای عمق پایاب به عرض گلوگاه و عمق پایاب به عمق بالادست بهعنوان ورودی و از فرم بیبعد دبی جریان بهعنوان خروجی مدلها استفاده شد. نتایج نشان داد که در حالت جریان آزاد در مرحله صحتسنجی مدل MARS با شاخصهای آماری 0/985= R2، 0/008=RMSE، % 0/87=MAPE و مدل SVM با شاخصهای آماری 0/971=R2، 0/0012=RMSE، % 1/376=MAPE و مدل MLPNN با شاخصهای آماری 0/973= R2، 0/011=RMSE، % 1/304=MAPE دبی جریان را شبیهسازی و پیشبینی کرده¬اند. در حالت مستغرق شاخصهای آماری مدل MARS توسعه داده شده عبارت از 0/978= R2، 0/018=RMSE، % 3/6=MAPE و شاخصهای آماری مدل SVM عبارت از 0/988= R2، 0/014=RMSE، % 4/2=MAPE و شاخصهای آماری مدل MLPNN عبارت از 0/966= R2، 0/022=RMSE و % 5/7=MAPE هستند. در توسعه مدلهای SVM و MLPNN بهترتیب از توابع کرنل شعاعی و تانژانت هایپربولیک استفاده شد.</strong></div>
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12.0pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times="">In the present study, the flow rate in flues containing lateral semi-cylinders (SMBF) was simulated and estimated under free and submerged conditions using back vector machine models (SVM), spin multivariate adaptive regression (MARS), and multilayer artificial neural network (MLPNN) model. In free flow mode, the dimensionless parameters extracted from the dimensional analysis include the ratio of upstream flow to throat width and contraction ratio (throat width to channel width), and in the submerged state, in addition to these two parameters, the depth-to-throat width, and bottom-depth parameters upstream depth were used as input and the two-dimensional form of flow rate was used as the output of the models. The results showed that in free flow mode in the validation stage, the MARS model with statistical indices of R<sup>2</sup> = 0.985, RMSE = 0.008, MAPE = 0.87%, and the SVM model with statistical indices of </span></span><span new="" roman="" style="font-family: " times=""> R</span><sup new="" roman="" style="font-family: " times="">2</sup><span new="" roman="" style="font-family: " times=""> = 0.971, RMSE</span><span new="" roman="" style="font-family: " times=""> = 0.0012, MAPE =1.376%, and MLPNN model with statistical indices of R</span><sup new="" roman="" style="font-family: " times="">2</sup><span new="" roman="" style="font-family: " times=""> = 0.973, </span><span style="font-size:12.0pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""> RMSE = 0.011, MAPE = 1.304% have modeled and predicted the flow rate. In the submerged state, the statistical indices of the developed MARS model were R<sup>2</sup> = 0.978, RMSE = 0.018, MAPE = 3.6%, and the statistical indices of the SVM model were R<sup>2</sup> = 0.988, RMSE = 0.014, 2%. MAPE = 4, and the statistical indicators of the MLPNN model were R<sup>2</sup> = 0.966, RMSE = 0.022, and MAPE = 5.7%. In the development of SVM and MLPNN models, radial kernel and hyperbolic tangent functions were used, respectively.</span></span></div>
شبکه عصبی مصنوعی, فلومهایSMBF, کانال انتقال آب, ماشین بردار پشتیبان, نیم استوانههای جانبی.
Artificial neural network, SMBF flumes, Water transfer channel, Support vector machine, Side half cylinders
91
104
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-4142-2&slc_lang=fa&sid=1
B.
Shahinejad
بابک
شاهی نژاد
shahinejad.b@lu.ac.ir
000319475328460036153
000319475328460036153
Yes
Lorestan University
دانشگاه لرستان
A.
Parsaei
عباس
پارسایی
AbbasParsaie2010@gmail.com
000319475328460036154
000319475328460036154
No
Shahid Chamran University of Ahvaz
دانشگاه شهید چمران اهواز
H.
Yonesi
حجت الله
یونسی
yonesi.h@lu.ac.ir
000319475328460036155
000319475328460036155
No
Lorestan University
دانشگاه لرستان
Z.
Shamsi
زهرا
شمسی
azm.shams@gmail.com
000319475328460036156
000319475328460036156
No
Lorestan University
دانشگاه لرستان
A.
Arshia
آزاده
ارشیا
azadeharshia69@gmail.com
000319475328460036157
000319475328460036157
No
Lorestan University
دانشگاه لرستان