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

نسخه انگلیسی

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

video

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

sound

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

نسخه انگلیسی

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

بازدید:

424
Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

479
Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

اثر نویز در پیش بینی زمانی جریان و انتقال آلودگی در محیط متخلخل با استفاده از مدل های هوش مصنوعی

صفحات

 صفحه شروع 21 | صفحه پایان 32

چکیده

 زمینه و هدف: عدم قطعیت پارامترهای صحرایی, نویز در داده های مشاهداتی و شرایط مرزی نامشخص از مهم ترین عوامل محدود کننده در مدل سازی جریان و انتقال آلودگی در محیط های متخلخل است. روش بررسی: در این تحقیق, دشت میاندوآب به عنوان مطالعه موردی برای شبیه سازی تراز آب زیرزمینی و غلظت کلراید انتخاب شد. برای مدل سازی زمانی انتقال آلودگی از روش های هوش مصنوعی استفاده شد. در روش پیشنهادی, ابتدا سری های زمانی تراز آب زیرزمینی و غلظت کلراید در پیزومترهای مختلف با استفاده از روش آستانه موجک رفع نویز شدند. در ادامه اثر نویز و رفع نویز در سری های زمانی تراز آب زیرزمینی و غلظت کلراید در مدل های هوش مصنوعی موردبررسی قرارگرفت. برای این منظور, 14 پیزومتر مختلف با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم عصبی-فازی تطبیقی برای تخمین غلظت کلراید در یک ماه بعد, آموزش و اعتبارسنجی شدند. یافته ها: نتایج نشان داد که روش آستانه موجک برای رفع نویز سری های زمانی می تواند تا 25 درصد کارایی مدل های هوش مصنوعی را افزایش دهد. همچنین توانایی مدل عصبی-فازی تطبیقی در هر دو مرحله آموزش و صحت سنجی به دلیل کارایی منطق فازی برای غلبه بر عدم قطعیت پدیده از شبکه عصبی مصنوعی بیش تر بوده است. بحث و نتیجه گیری: استفاده از رفع نویز موجکی سری های زمانی به عنوان پیش پردازش داده ها در پیش بینی زمانی جریان آب زیرزمینی و انتقال آلاینده ها, کارایی مدل های هوش مصنوعی را افزایش می دهد.

استنادها

  • ثبت نشده است.
  • ارجاعات

  • ثبت نشده است.
  • استناددهی

    APA: کپی

    موسوی، شهرام، نورانی، وحید، و اعلمی، محمدتقی. (1398). اثر نویز در پیش بینی زمانی جریان و انتقال آلودگی در محیط متخلخل با استفاده از مدل های هوش مصنوعی. علوم و تکنولوژی محیط زیست، 21(5 (پیاپی 84) )، 21-32. SID. https://sid.ir/paper/393913/fa

    Vancouver: کپی

    موسوی شهرام، نورانی وحید، اعلمی محمدتقی. اثر نویز در پیش بینی زمانی جریان و انتقال آلودگی در محیط متخلخل با استفاده از مدل های هوش مصنوعی. علوم و تکنولوژی محیط زیست[Internet]. 1398؛21(5 (پیاپی 84) ):21-32. Available from: https://sid.ir/paper/393913/fa

    IEEE: کپی

    شهرام موسوی، وحید نورانی، و محمدتقی اعلمی، “اثر نویز در پیش بینی زمانی جریان و انتقال آلودگی در محیط متخلخل با استفاده از مدل های هوش مصنوعی،” علوم و تکنولوژی محیط زیست، vol. 21، no. 5 (پیاپی 84) ، pp. 21–32، 1398، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/393913/fa

    مقالات مرتبط نشریه ای

    مقالات مرتبط همایشی

  • ثبت نشده است.
  • طرح های مرتبط

  • ثبت نشده است.
  • کارگاه های پیشنهادی






    بازگشت به بالا