برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روش‌‌های بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آن‌‌ها استفاده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکه‌‌های عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفتار سیستم‌‌های دینامیک در علوم مختلف مهندسی ایجاد کرده است. در این مقاله با استفاده از تئوری موجک و شبکه عصبی، شبکه عصبی- موجکی طراحی شده است. در واقع عمل‌کرد شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP)، با استفاده از موجک بهبود داده شده و با استفاده شبکه عصبی- موجکی الگوی جدیدی در بارش- رواناب ارائه شده است. نتایج به‌دست آمده از این مدل با نتایج شبکه عصبی انتشار برگشتی و بنیادی شعاعی مقایسه شده است. در الگوی ارائه شده، داده‌ها در گروه‌های همگن با توجه به میزان بارش و رواناب و به‌کارگیری آن‌ها توسط شبکه عصبی- موجکی، دسته‌بندی شده است. کنترل دقت محاسبات با محاسبه ضریب همبستگی R، و ریشه میانگین مربعات خطا(RMSE) صورت گرفته است. نتایج حاکی از بهبود بسیار خوب عمل‌کرد شبکه عصبی- موجکی با استفاده از داده‌های تقسیم‌بندی شده با الگوی جدید است.

واژه‌های کلیدی: با توجه به میزان بارش و رواناب

متن کامل [PDF 491 kb]   (3188 دریافت)