ارزیابی میزان برآورد رسوب با بهره گیری از روش منحنی سنجه ومقایسه نتایج با روش های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی :رودخانه بابل رود-استان مازندران)

زمینه و هدف: در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق رودخانه بابلرود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ، روش منحنی سنجه، و روش رگرسیون  می باشد. روش بررسی: ورودی های مدل شامل دبی و خروجی مدل غلظت رسوب در گام زمانی بوده است. ورودی و خروجی رودخانه در دوره (1392-1359) دارای روند مثبت بوده و 75 درصد داده ها جهت آموزش و 25 درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. برای آموزش شبکه ابتدا تعدادی از داده ها که معرف شرایط مساله باشد را برای آموزش انتخاب کرده و بقیه داده ها جهت آزمون عملکرد شبکه آموزش دیده،به کار می رود. یافته ها: نتایج بدست آمده نشان می دهند که غلظت بار معلق رسوب حاصل از مدل های شبکه عصبی مصنوعی به داده های واقعی غلظت رسوب نزدیک تر هستند و ضریب همبستگی حاصل از شبکه عصبی مصنوعی معادل92.8 درصد می باشد. این در حالی است که ضریب همبستگی برای مدل های منحنی سنجه معادل87.1  درصد و روش رگرسیون آماری حداکثر معادل 90 درصدمی باشد. بحث و نتیجه گیری: سیستم شبکه عصبی مصنوعی نتایج و کارایی بهتری در پیش بینی بار معلق رسوب دارد و کارایی و انعطاف پذیری مدل شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی میزان رسوبات معلق رودخانه نسبت به مدل های آماری و منحنی سنجه نشان داده شده است.

Evaluation of Suspended Sediment Load by Sediment Rating Curves and Comparing with Artificial Neural Network and Regression Methods (Case study: Babolrud River Mazandaran Province)

Background and Objective: In this research the object is prediction of suspended sediment load by and artificial neural network (ANN), Sediment Rating Curves (SRC) and regression methodfor BabolrudRiver in Mazandaran province. Method: The inputs conclude discharge and the output is sediments concentration in time series. The input and output of river have positive procedure for (19792013) and 75% of data utilized for training and 25% for tests. For training the network, data that recognize issue conditions were selected and some data for testing, Findings: The results show the concentration of sediment suspended load derived artificial neural network and is close together and regression coefficient is 92.8%, while regression coefficient is 83% for sediment rating curves and 90% for statistical method respectively. Discussion and Conclusion: In conclusion, artificial neural network (ANN) has more workability and flexibility for prediction of suspended sediment load to sediment rating curves and statistical methods.