مقایسه مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و منحنی سنجه رسوب در شبیهسازی میزان رسوب معلق؛ مطالعه موردی حوزه آبخیز شاهرود
نویسندگان
1 پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان
doi
چکیده
این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدلهای شبیهسازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاههای هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیهسازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدلهای شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدلها با استفاده از ضریب NASH و RMSE انجام شد. نتایج حاصل از این پژوهش حاکی از آن است که در کلیه ایستگاههای هیدرومتری مورد بررسی، مدل شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با مدل منحنی سنجه رسوب نتایج بهتری ارائه کرد. به طوری که مدل شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه با تابع تحریک سیگموئید در ایستگاههای گلینک و رجاییدشت به ترتیب با RMSE، 033/1 و 825/0 تن در روز و ضریب NASH، 84/0و 839/0 و این مدل با تابع تحریک تانژانت سیگموئید در ایستگاههای باغکلایه و لوشان به ترتیب با RMSE، 799/0 و 883/0 تن در روز و ضریب NASH، 772/0 و 895/0 کارآیی بهتری در شبیهسازی میزان رسوب معلق دارد. همچنین مقایسه نتایج حاصل از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی نشان داد که شبکههای MLPدر مقایسه با شبکههای RBF از دقت بیشتری در شبیه سازی میزان رسوب معلق برخوردارند و تنها مزیت شبکههای RBF زمان کمتر مورد نیاز برای آموزش است.