پیش‌بینی عمق آبشستگی پایه پل با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و مقایسه‌ی آن با روابط تجربی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه آب و محیطزیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.

2 دانشجوی کارشناسی ارشد سازه های آبی، گروه آب وخاک دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.

چکیده

برخورد جریان به پایه‌های پل و تکیه‌گاه‌ها جریان‌های آشفته‌ای را ایجاد می‌کند که سبب فرسایش در کنار پایه‌ها و تکیه‌گاه‌های پل شده و در نتیجه تخریب پل‌ها را در پی دارد. با توجه به پیچیدگی موضوع و پارامترهای زیادی که دخالت دارند هنوز یک رابطه‌ی دقیق یا راه حل اساسی برای پیش بینی عمق آبشستگی ارائه نشده است. در تحقیق حاضر عمق آبشستگی با استفاده از داده‌های اندازه‌گیری شده و با به کارگیری روش شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی و غیرخطی و روابط تجربی برآورد شد. داده ها به دو صورت، با بعد و بدون بعد که با استفاده از آنالیز ابعادی بدست آمد مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج نشان داد مدل شبکه عصبی مصنوعی توانسته است با به کارگیری پارامترهای تأثیرگذار عمق آبشستگی را با ضریب تبیین برابر با 97/0 و 81/0 و همچنین خطای RMSE برابر با m01/0 و 32/0 به ترتیب زمانی که داده‌ها بابعد و بدون‌بعد استفاده شده‌اند، پیش‌بینی کند. همچنین رابطه تجربی دانشگاه ایالتی کلرادو توانسته است عمق آبشستگی را با ضریب تبیین و خطای RMSE برابر با 53/0 و 52/0 متر پیش بینی کند. مقایسه‌ نتایج مدل‌های مختلف نشان می‌دهد که مدل شبکه عصبی مصنوعی مقدار خطای پیش بینی عمق آبشستگی را به ترتیب 70، 7/85 و 7/87 درصد در مقایسه با مدل رگرسیون خطی، مدل رگرسیون غیرخطی و رابطه تجربی دانشگاه ایالتی کلرادو کاهش داد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

فناوری های پیشرفته در بهره وری آب
دوره 1، شماره 1
دی 1400
صفحه 70-90

فایل ها

سابقه مقاله

  • تاریخ دریافت: 07 شهریور 1400
  • تاریخ بازنگری: 10 مهر 1400
  • تاریخ پذیرش: 27 مهر 1400

هم رسانی

ارجاع به این مقاله

آمار