نشریه های علمی انتشارات
اطلاعات شماره: جلد۳۱ شماره ۱ سال ۱۳۹۶

عنوان مقاله: کاربرد نظریه آشوب و شبکه عصبی مصنوعی در بررسی و تخمین تبخیر از سطح آب دریاچه‌ها


صفحات: 61-74

DOI: 10.22067/jsw.v31i1.49971

چکیده
ماهیت دینامیکی پدیده‌های هیدرولوژیکی و نیز محدودیت دسترسی ابزارهای ریاضیاتی مناسب، سبب گشته که اکثر مطالعات پیشین در این زمینه، منجر به نگرشی تصادفی و احتمالاتی گردد. بررسی قطعی و یا تصادفی بودن فرآیند دینامیکی مقادیر تبخیر از سطح آب دریاچه‌ها، به منظور انتخاب روش مناسب شبیه‌سازی و بررسی قابلیت پیش‌بینی، موضوع مهم و بحث برانگیزی است که در این تحقیق به آن پرداخته شده است. در این راستا، با توجه به قابلیت فراوان نظریه آشوب و مدل هوشمند شبکه عصبی در مطالعه رفتار سیستم‌های غیر‌خطی پویا مقادیر ماهانه تبخیر سطح آب دریاچه ارومیه در شمال‌غربی ایران، طی یک دوره آماری ۴۰ ساله (۱۳۴۶-۱۳۸۶) با استفاده از مفاهیم این دو روش مورد بررسی و پیش‌بینی قرار گرفته است. نتایج بررسی شاخص‌های تعیین ماهیت آشوبناکی داده‌‌های تبخیر؛ نمای لیاپانوف مثبت و مقدار غیر‌صحیح شیب نمودار بعد همبستگی در مقابل شعاع همبستگی، همگی نشانگر رفتار کاملا آشوبناک سری زمانی تحت بررسی می‌باشد. نتایج صحت‌سنجی حاکی از دقت بالای نظریه آشوب و مدل شبکه عصبی مصنوعی- اندکی دقت بالاتر- می‌باشد به طوریکه میانگین خطای مطلق (MAE) و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) در شبکه عصبی مصنوعی نسبت به نظریه آشوب به ترتیب ۵۱/۲ و ۲۵/۲ میلی‌متر کاهش یافته‌اند. همچنین نتایج مربوط به ارتفاع تجمعی تبخیر در دوره صحت‌سنجی حاکی از برتری ۸/۳ درصدی شبکه عصبی مصنوعی نسبت به نظریه آشوب دارد.

کلمات کلیدی:   پیش‌بینی; پدیده‌های هیدرولوژیکی; دریاچه ارومیه; نمای لیاپانوف

مراجع

دریافت نسخه XML

تمام متن: PDF
دانلود : 120

بازدید: 188

تاریخ دریافت: 1394/06/27 , تاریخ پذیرش: 1394/12/11 , تاریخ انتشار: 1395/09/21