کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5001840 | 1461085 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of flow discharge in compound open channels using adaptive neuro fuzzy inference system method
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی تخلیه جریان در کانال های مجاور مرکب با استفاده از روش استنتاج فازی تطبیقی عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
FFPPFPAVGAmCMFSPMCFMCAPEANFISDCM2-DMAXNFPRMSERMCMAPEANNRFPabsolute percentage errorGenetic programming - برنامه نویسی ژنتیکیMAE - بلهMaximum - بیشترینAFP - تست AFP یا آلفا فیتو پروتئینmembership functions - توابع عضویتMin - حداقلrelative error - خطای مربوطهtwo dimensional - دو بعدیRoot mean square error - ریشه میانگین خطای مربعRelative roughness - زبری نسبیthree dimensional - سه بعدیAdaptive neuro fuzzy inference system - سیستم استنتاج فازی تطبیقی عصبیArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیcoefficient of determination - ضریب تعیینaverage - میانگینMean Absolute Error - میانگین خطا مطلقmean absolute percentage error - میانگین درصد خطای مطلقMinimum - کمترین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
Discharge estimation in rivers is the most important parameter in flood management. Predicting discharge in the compound open channel by analytical approach leads to solving a system of complex nonlinear equations. In many complex mathematical problems that lead to solving complex problems, an artificial intelligence model could be used. In this study, the adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is used for modeling and predicting of flow discharge in the compound open channel. Comparison of results showed that the divided channel method with horizontal division lines with the Coefficient of determination (0.76) and root mean square error (0.162) is accurate among the analytical approaches. The ANFIS model with the coefficient of determination (0.98) and root mean square error (0.029) for the testing stage has suitable performance for predicting the discharge of flow in the compound open channel. During the development of the ANFIS model, found that the relative depth, ratio of hydraulics radius and ratio of the area are the most influencing parameters in discharge prediction by the ANFIS model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Flow Measurement and Instrumentation - Volume 54, April 2017, Pages 288-297
Journal: Flow Measurement and Instrumentation - Volume 54, April 2017, Pages 288-297
نویسندگان
Abbas Parsaie, Hojjatallah Yonesi, Shadi Najafian,