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:

395
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

584
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

پیش آگاهی بلندمدت بارش با استفاده از سیستم شبکه ی عصبی مطالعه ی موردی: حوضه ی کارون بزرگ

صفحات

 صفحه شروع 81 | صفحه پایان 97

چکیده

 پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار سیل نقش مهمی بر عهده دارد و با اطلاع از میزان بارندگی می توان امکان وقوع سیل را در یک منطقه پیش بینی و اقدامات لازم را به عمل آورد. به دلیل اینکه بارشهای سه ماه ژانویه, فوریه و مارس در اکثر مواقع سیل آسا می باشند و همچنین بیشتر بارشها در این سه ماه رخ می دهند, لذا در این پژوهش به بررسی عوامل موثر بر بارش و مدل سازی این سه ماه پرداخته شد. برای مدل سازی بارش از داده های بارش ماهانه ی ایستگاه همدید و بارانسنجی در بازه ی آماری (2014-1984) به مدت 30 سال بعنوان متغیر وابسته و شاخصهای اقلیمی, سیگنالهای بزرگ مقیاس اقلیمی شامل؛ دمای سطح دریا و دمای 1000 میلی باری, هم ارتفاع تراز 500 میلی باری, امگای 200 میلی باری و عناصر اقلیمی بعنوان متغیر مستقل استفاده شده است. به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت مدل سازی بهره گرفته شد. جهت مشخص شدن بهترین معماری برای ورود به شبکه ی عصبی از تحلیل عاملی استفاده شد. برای پیش بینی بارش از داده هایی که بیشترین ارتباط را با بارش نشان دادند بصورت چهار الگو استفاده گردید که در ماه ژانویه الگوی چهارم با خطای آنتروپی 045/0, تعداد لایه های ورودی 91 واحد, بهترین آرایش 15-1 و ضریب همبستگی 94 درصد بود. در ماه فوریه, الگوی سوم با ضریب همبستگی 97 درصد, خطای آنتروپی 036/. درصد, تعداد واحدهای ورودی 8 واحد و بهترین نوع آرایش لایه ی پنهان 10-1 بود. بارش ماه مارس با تمام الگوها ضریب پیش آگاهی بالا بود که الگوی اول با خطای آنتروپی 038/., تعداد واحدهای ورودی 67, نوع آرایش لایه ی پنهان, 17-1, ضریب همبستگی 98 درصد بود.

استنادها

  • ثبت نشده است.
  • ارجاعات

  • ثبت نشده است.
  • استناددهی

    APA: کپی

    صالحوند، ایران، گندمکار، امیر، و فتاحی، ابراهیم. (1399). پیش آگاهی بلندمدت بارش با استفاده از سیستم شبکه ی عصبی مطالعه ی موردی: حوضه ی کارون بزرگ. تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی)، 20(59 )، 81-97. SID. https://sid.ir/paper/377464/fa

    Vancouver: کپی

    صالحوند ایران، گندمکار امیر، فتاحی ابراهیم. پیش آگاهی بلندمدت بارش با استفاده از سیستم شبکه ی عصبی مطالعه ی موردی: حوضه ی کارون بزرگ. تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی)[Internet]. 1399؛20(59 ):81-97. Available from: https://sid.ir/paper/377464/fa

    IEEE: کپی

    ایران صالحوند، امیر گندمکار، و ابراهیم فتاحی، “پیش آگاهی بلندمدت بارش با استفاده از سیستم شبکه ی عصبی مطالعه ی موردی: حوضه ی کارون بزرگ،” تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی)، vol. 20، no. 59 ، pp. 81–97، 1399، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/377464/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