توضیحات
چکیده
در اين مقاله، عملكرد روش ماشين هاي بردار حامي در پيش بيني تغييرات شوري آب رودخانـه كـارون در ايسـتگاه ملاثـاني مـورد بررسـي قـرار گرفتـه اسـت. داده هاي استفاده شده مربوط به اين ايستگاه در بازه سالهاي 1347تا ،1384شامل غلظت يونهاي سديم، كلسيم، منيزيم، كلر، سولفات، بيكربنات، ،pHو دبي به عنوان پارامترهاي ورودي مدلها و كل مواد محلول (TDS) به عنوان پارامتر خروجي ميباشد. همچنين عملكرد مدل با روش شبكه عصبي تابع پايه شعاعي مقايسه گرديد. نتايج نشان ميدهد كه هر دو روش با دقت بسيار بالايي قادر به پيشبيني ميزان TDSهستند، حال آنكه روش ماشين بـردار حـامي در هـر دو مرحلـه آمـوزش و ارزيـابي دقـت بالاتري داشته است. علاوه بر دقت بالاتر، عدم نياز به استفاده از رويكرد سعي و خطا جهت يافتن ساختار بهينـه و در نتيجـه سـرعت اجـراي بيشـتر، از ديگـر برتريهاي روش ماشينهاي بردار حامي نسبت به روش شبكه عصبي تابع پايه شعاعي شناخته شد.
مقدمه
رودخانه ها به عنوان مهمترين منابع تامين و انتقال آب مصرفي بخش هاي صنعت، كشاورزي و شهري از اهميت خاصي برخوردار وده و به علت اين كه از بسترها و مناطق مختلفي ميگذرند و در ارتباط مستقيم با محيط پيرامون خود هستند، نوسانات كيفي زيادي دارند. توسعه روزافزون فعاليت هاي كشاورزي و صنعتي و افزايش قابل توجه حجم فاضلابهاي شهري موجب آلودگي منابع آب، خصوصا رودخانه ها گرديده است. ،تغييرات كاربري اراضي و ايجاد تاسيسات ذخيره و نگهداري در يك سيستم رودخانه اي ميتواند ميزان شوري آن را تغيير داده و منجر به تاثيرات نامطلوب در سيستم آبي شود. شوري بالاي آب رودخانه، باعث افزايش خوردگي لوله هاي انتقال آب و اتصالات و نيز نامطلوبي استفاده براي شرب و مصارف بهداشتي در شهرها شده و همچنين باعث شوري خاك و در نتيجه كاهش عملكرد گياهان خواهد شد. با پيش بيني شوري ميتوان مديريت استفاده از منابع آب را بهبود بخشيد. در دهه هاي اخير ابزار محاسبات نرم و سيستمهاي هوشمند (ابزارهاي داده كاوي) به عنوان روشهاي جديد مدلسازي سيستم هاي پيچيده مهندسي معرفي شده اند. اين روشها در واقع رابطه بين پارامترهاي وابسته و مستقل را تعيين نموده و به نوعي مناسب ترين تابع را بر روي آنها برازش ميدهند و قادر به تقريب هر تابع غيرخطي ميباشند. در زمينه پيشبيني تغييرات شوري با استفاده از ابزارهاي داده كاوي مطالعات زيادي چه در داخل و چه در خارج از ايران انجام شده است.
ABSTRACT
In this paper, the performance of propagation vector machines in predicting salinity changes in Karoon river in Mollazani station has been investigated. The data used for this station during the years 1347 to 1384 included the concentration of sodium, calcium, magnesium, chlorine, sulfate, bicarbonate, pH and discharge ions as input parameters of the models and total soluble materials (TDS) as the output parameter. Also, the performance of the model was compared with the radial base function of the neural network method. The results show that both methods are able to predict the TDS in a very high precision, while the carving technique in both stages of training and evaluation has a higher accuracy. In addition to the higher precision, the need to use the try and error approach to find the optimal structure and hence the speed of execution, other advantages of the method of propagation vector machines were recognized as the radial base function of the neural network method.
INTRODUCTION
Rivers are of great importance as the most important sources of water supply and utilization for industrial, agricultural and urban sectors, and there are significant fluctuations due to the fact that they pass through different platforms and areas and are directly related to their surroundings. The increasing development of agricultural and industrial activities and the significant increase in urban wastewater pollution have contaminated water resources, especially rivers. Land use changes and the establishment of storage and storage facilities in a river system can alter the salinity of the land and lead to adverse effects in the aquatic system. The high salinity of the river water causes increased corrosion of water pipes and connections, as well as undesirable use of drinking water and sanitation in the cities, and also causes soil salinity and consequently reduced plant yield. Water management can be improved by predicting salinity. In recent decades, soft computing tools and intelligent systems (data mining tools) have been introduced as new methods for modeling complex engineering systems. These methods, in fact, determine the relationship between dependent and independent parameters and fit some form of the most appropriate function on them and can approximate each nonlinear function. Regarding the prediction of salinity changes using data mining tools, many studies have been carried out both inside and outside Iran.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Masoud Tajrishi, Emad Mahjubi
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 337 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : مسعود تجريشي ، عماد محجوبي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 337
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.