ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران)
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران) دارای ۱۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران) کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران) :
تعداد صفحات : ۱۷
زمینه و هدف: در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق رودخانه بابلرود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ، روش منحنی سنجه، و روش رگرسیون می باشد. روش بررسی: ورودی های مدل شامل دبی و خروجی مدل غلظت رسوب در گام زمانی بوده است. ورودی و خروجی رودخانه در دوره (۱۳۹۲-۱۳۵۹) دارای روند مثبت بوده و ۷۵ درصد داده ها جهت آموزش و ۲۵ درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. برای آموزش شبکه ابتدا تعدادی از داده ها که معرف شرایط مساله باشد را برای آموزش انتخاب کرده و بقیه داده ها جهت آزمون عملکرد شبکه آموزش دیده،به کار می رود. یافته ها: نتایج بدست آمده نشان می دهند که غلظت بار معلق رسوب حاصل از مدل های شبکه عصبی مصنوعی به داده های واقعی غلظت رسوب نزدیک تر هستند و ضریب همبستگی حاصل از شبکه عصبی مصنوعی معادل۸/۹۲ درصد می باشد. این در حالی است که ضریب همبستگی برای مدل های منحنی سنجه معادل۱/۸۷ درصد و روش رگرسیون آماری حداکثر معادل ۹۰ درصدمی باشد. بحث و نتیجه گیری: سیستم شبکه عصبی مصنوعی نتایج و کارایی بهتری در پیش بینی بار معلق رسوب دارد و کارایی و انعطاف پذیری مدل شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی میزان رسوبات معلق رودخانه نسبت به مدل های آماری و منحنی سنجه نشان داده شده است.
- لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.