علیرضا کریمیان؛ اصلان اگدرنژاد
چکیده
چکیدهزمینه و هدف: مدلسازی آبهای زیرزمینی بهدلیل کارایی بالا و هزینههای کمتر نسبت به روشهای دیگر، بهعنوان ابزار مدیریتی منابع آب مورد توجه قرار گرفته است. در این راستا تعداد زیادی مدل در زمینه مدیریت بهتر برای حفظ منابع آب گسترش یافته است. بیشتر این مدل‌ها نیازمند پارامترهای ورودی هستند که یا دسترسی به آنها مشکل ...
بیشتر
چکیدهزمینه و هدف: مدلسازی آبهای زیرزمینی بهدلیل کارایی بالا و هزینههای کمتر نسبت به روشهای دیگر، بهعنوان ابزار مدیریتی منابع آب مورد توجه قرار گرفته است. در این راستا تعداد زیادی مدل در زمینه مدیریت بهتر برای حفظ منابع آب گسترش یافته است. بیشتر این مدل‌ها نیازمند پارامترهای ورودی هستند که یا دسترسی به آنها مشکل است و یا اینکه اندازه‌گیری آنها محتاج صرف هزینه و زمان زیادی می‌باشد. در این میان مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی که با الهام از ساختار مغز بشر عمل می‌نمایند، بهعنوان گزینه‌ای برتر معرفی می‌شوند. مطالعه حاضر با هدف شبیهسازی پارامترهای شوری و سطح آب زیرزمینی دشت رامهرمز انجام شد.مواد و روشها: پژوهش حاضر به منظور شبیهسازی پارامترهای سطح آب زیرزمینی و شوری آب زیرزمینی دشت رامهرمز با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل شبکه عصبی مصنوعی بهینه شده و در نهایت مقایسه نتایج آنها با داده‌های اندازه‌گیری شده، انجام گرفت. اطلاعات جمعآوری شده برای ورودی به دو مدلهاشامل بارندگی، حداقل دما، حداکثر دما، میانگین دما، حداقل رطوبت نسبی، حداکثر رطوبت نسبی، میانگین رطوبت نسبی، سرعت باد در ارتفاع 2 متری و مجموع ساعات آفتابی طی سالهای 1390 تا 1396 بود.یافتهها: بر اساس نتایج، بالاترین دقت پیش‌بینی پارامترهای سطح آب زیرزمینی و شوری آب زیرزمینی مربوط به مدل ANN+PSO با تابع محرک تانژانت سیگموئیدی بود؛ به‌طوریکه مقدار آماره‌های جذر میانگین مربعات خطا و میانگین خطا مطلق کمترین مقدار و ضریب تعیین بیشترین مقدار را برای مدل مذکور داشت.نتیجهگیری: با توجه به کارایی بالای مدل شبکه عصبی مصنوعی با آموزش الگوریتم بهینه‌‌سازی تجمع ذرات، می‌توان از این مدل جهت اتخاذ تصمیمات مدیریتی و حصول اطمینان از نتایج پایش و کاهش هزینه استفاده کرد.نوع مقاله: اصیل پژوهشیکلید واژه‌ها: سطح آب زیرزمینی، شبیهسازی، شوری آب زیرزمینی، مدل شبکه عصبی مصنوعی