مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

مقاله مقاله نشریه

مشخصات مقاله

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

video

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

sound

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

بازدید:

1,817
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

882
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

پیش بینی سطح ایستابی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت بیرجند)

صفحات

 صفحه شروع 1 | صفحه پایان 10

چکیده

  آبهای زیرزمینی همواره به عنوان یکی از منابع مهم و عمده تامین آب شرب و کشاورزی به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک مطرح بوده است. دشت بیرجند نیز با قرار گرفتن در منطقه خشک, استفاده از آبهای زیرزمینی را به عنوان مهمترین و در عین حال تنهاترین منبع تولید آب شیرین در پیش رو دارد. در همین زمینه پیش بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی دشت می تواند کمک شایانی به برنامه ریزی و تصمیم گیری های بعدی, جهت تامین دراز مدت آب شرب, کشاورزی و صنعت نماید. در این تحقیق هدف تخمین سطح آب زیرزمینی دشت بیرجند با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی می باشد. روش شبکه عصبی مصنوعی یکی از روشهای هوشمند می باشد که با استفاده از ارتباط ذاتی داده ها, روابط غیر خطی بین آنها را یاد گرفته و نتایج را برای بقیه حالتها تعمیم می دهد. بمنظور آموزش مدل, از اطلاعات 16 پیزومتر که اغلب دارای بیش از 15 سال آمار بودند, استفاده گردید. ورودی های مدل, میزان برداشت آب از چاههای آب شرب, صنعت و کشاورزی, میزان آب ورودی به هر پلیگون بر حسب متر مکعب (ناشی از بارندگی منطقه) و تراز سطح آب در هر پیزومتر در گام زمانی قبل و خروجی مدل, تراز سطح آب در گام زمانی فعلی بوده است. بر خلاف تحقیقات گذشته که از اطلاعات تبخیر از سطح گیاه مرجع به عنوان شاخص برداشت آب استفاده شده است, در این تحقیق, حجم آب برداشتی در هر ماه از کنتورهای توربینی, الکترومغناطیس و آلتراسونیک, با دقت بسیار بالا محاسبه گردید. در چاههای آب کشاورزی نیزکه طیف وسیعی از چاهها را شامل می شد, با توجه به آزمایش پمپاژ, ساعت کارکرد الکتروپمپ و دبی سنجی های سالانه حجم آب برداشت شده از آبخوان در هر پلیگون محاسبه شد. همچنین از روش شبکه عصبی مصنوعی در دو حالت (برای هر پیزومتر یک شبکه عصبی و یا یک شبکه عصبی برای کل پیزومترها) استفاده شد. نتایج این تحقیق نشان می دهد که با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی و تدقیق تخمین میزان آب برداشتی می توان سطح آب زیرزمینی را تا 12 ماه بعد و با دقت بالاتر (99/0=R2, MSE=0.032) نسبت به روشهایی که از اطلاعات تبخیر از سطح گیاه مرجع به عنوان شاخص برداشت آب استفاده می کنند, تخمین زد. همچنین در نظر گرفتن شبکه برای تک تک پیزومترها به طور مجزا نسبت به اجرای شبکه برای کل پیزومترها از دقت بالاتری برخوردار است.

استنادها

  • ثبت نشده است.
  • ارجاعات

    استناددهی

    APA: کپی

    محتشمی، محسن، دهقانی، امیراحمد، اکبرپور، ابوالفضل، مفتاح هلقی، مهدی، و اعتباری، بهروز. (1389). پیش بینی سطح ایستابی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت بیرجند). مجله آبیاری و زهکشی ایران، 4(1)، 1-10. SID. https://sid.ir/paper/131775/fa

    Vancouver: کپی

    محتشمی محسن، دهقانی امیراحمد، اکبرپور ابوالفضل، مفتاح هلقی مهدی، اعتباری بهروز. پیش بینی سطح ایستابی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت بیرجند). مجله آبیاری و زهکشی ایران[Internet]. 1389؛4(1):1-10. Available from: https://sid.ir/paper/131775/fa

    IEEE: کپی

    محسن محتشمی، امیراحمد دهقانی، ابوالفضل اکبرپور، مهدی مفتاح هلقی، و بهروز اعتباری، “پیش بینی سطح ایستابی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت بیرجند)،” مجله آبیاری و زهکشی ایران، vol. 4، no. 1، pp. 1–10، 1389، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/131775/fa

    مقالات مرتبط نشریه ای

    مقالات مرتبط همایشی

  • ثبت نشده است.
  • طرح های مرتبط

  • ثبت نشده است.
  • کارگاه های پیشنهادی






    بازگشت به بالا
    telegram sharing button
    whatsapp sharing button
    linkedin sharing button
    twitter sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    sharethis sharing button