بررسی دقت شبکه پرسپترون چندلایه و تابع پایه شعاعی در برآورد میزان رسوب رودخانه (مطالعه موردی: زاینده رود)

تخمین میزان رسوب به وسیله رودخانه یکی از مسایلی هست که مورد توجه محققان بسیاری از گذشته تاکنون قرار گرفته است. کاهش ظرفیت مخزن سد به وسیله رسوبات، اثرات مختلفی بر روی بخشهای مختلف گذاشته و سبب اثرات نامطلوب در حقابه هایی می شود که در بدو امر مورد توافق قرار گرفته اند که عواقب اقتصادی و خاص خود را خواهد دارد.  هدف از این تحقیق بررسی میزان رسوب رودخانه با توجه به الگوریتم های شبکه عصبی و با استفاده از فرمول های تجربی موجود و همچنین روش های جدید موسوم به جعبه ی سیاه می باشد.

به منظور تخمین میزان رسوب از اطلاعات دبی سال های 1349 تا 1390 مربوط به رودخانه زاینده رود در ایستگاه اسکندری که یکی از ایستگاه های اندازه گیری های هیدرولوژیکی میباشد استفاده شده است. بدین منظور از دبی آب به عنوان ورودی و دبی رسوب به عنوان خروجی استفاده شده است.

  از نتایج به دست آمده، این گونه استنباط می شود که شبکه RBF به دلیل داشتن خطای کمتر در مرحله آزمون دارای عملکرد بهتری است، اما با در نظر گرفتن سایر پارامترها و همچنین میزان خطا در مرحله ی TRAIN به نظر می رسد شبکه MLP دارای عملکرد بهتری است.

در نهایت بعد از مدل سازی با استفاده از شبکه های عصبی و رابطه انیشتین و منحنی سنجه رسوب، این نتیجه بدست آمده است که برای  تخمین میزان رسوب می توان به شبکه های عصبی اعتماد بیشتری داشت.