دانشگاه قم

دانشکده فنی و مهندسی

پایان نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران –  سازه‌های هیدرولیکی

عنوان:

ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند نروفازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی و شبیه‌سازی پارامتر کیفیTDS  رودخانه‌ها (مطالعه موردی: رودخانه آب شیرین)

استاد راهنما:

دکتر طاهر رجایی

استاد مشاور:

دکتر محمدرضا کاویانپور

چکیده:

رودخانه‌ها از مهم‌ترین و متداول‌ترین منابع تأمین آب آشامیدنی، کشاورزی و صنعتی به شمار می‌آیند. این منابع به علت عبور از بسترهای مختلف و ارتباط مستقیم با محیط پیرامون خود نوسانات کیفی زیادی دارند. از اینرو پیش‌بینی کیفیت جریان رودخانه‌ها که پدیده‌ای غیر قطعی، تصادفی و تأثیرپذیر از برخی عوامل طبیعی و غیر طبیعی می‌باشد، نقش مهمی در مدیریت کیفی منابع آب ایفا می‌نماید. با توجه به نواقص موجود در داده‌های آماری می‌توان از نتایج مدل‌های شبیه‌سازی به منظور کشف نواقص، اصلاح یا تکمیل داده‌ها استفاده نمود. در راستای بررسی وضعیت کیفی یک منبع آبی، شاخص‌هایی برای کنترل کیفیت منابع آب در نظر گرفته می‌شود. جهت تحقق این امر، غلظت مواد جامد محلول (TDS) و هدایت الکتریکی (EC) ایستگاه هیدرومتری گراب واقع در رودخانه آب شیرین، برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی تغییرات شوری مورد ارزیابی قرار گرفته است. در مدل‌های پیش‌بینی، با حفظ پیوستگی زمانی از ورودی‌های تأخیری ماهانه کل جامدات محلول برای تخمین شوری استفاده شده است و در مدل‌های شبیه‌سازی به دلیل عدم لزوم حفظ پیوستگی زمانی و کاهش خطای مدلسازی‌ها، ترکیب تصادفی مجموع آنیون‌ها و کاتیون‌ها به عنوان ورودی مدل مورد استفاده قرار گرفته است. در این مطالعه الگوریتم‌های هوشمند شبکه‌های عصبی مصنوعی و فازی-عصبی، برای مدل‌سازی سری‌های زمانی که شرایطی از قبیل ایستایی را برای به‌کارگیری تکنیک‌های کلاسیک ندارند، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. نتایج، حاکی از عملکرد تقریبا مشابه دو روش فوق با دقت قابل قبولی در مدل‌سازی پارامترهای کیفی حوضه مطالعاتی می‌باشد. در پایان با توجه به نتایج بدست آمده، مدل نروفازی در مقایسه با شبکه عصبی دارای عدم قطعیت کمتری در مقادیر خروجی می‌باشد؛ به طوری که در عرض محدوده‌ی اطمینان اکثر مدلسازی‌ها، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد.

فصل اول: مفاهیم اولیه

1-1- مقدمه

یکی از مهم‌ترین عوامل توسعه هر منطقه در دسترس بودن منابع آب با کیفیت است. شناخت وضعیت آلودگی رودخانه‌ها سبب گردیده است، برنامه‌ریزی‌های مدیریتی به منظور کنترل کیفیت آب رودخانه‌ها در آینده از اهمیت بیشتری برخوردار ­گردد. پیش‌بینی کیفیت جریان رودخانه‌ها در بازه‌های زمانی آینده، با وجود تاثیرپذیری از برخی عوامل طبیعی و غیر طبیعی، نقش مهمی در مدیریت کیفیت منابع آب ایفا می‌نماید.

با پیش‌بینی نمودن کیفیت جریان رودخانه‌ها علاوه بر مدیریت بهره‌برداری منابع آب به منظور تأمین نیاز، و اجازه‌ی برداشت‌های کشاورزی و صنعتی بیشتر در بازه‌های زمانی که رودخانه از آلودگی بیشتری برخوردار است می‌توان با استفاده از مسیرهای انحرافی از ورود جریان‌های با بار آلودگی بالا که تأثیر نامطلوبی بر کیفیت آب مخازن دارد جلوگیری به عمل آورد. همچنین به دلیل وجود نقص داده‌های آماری در داده‌های کمی و کیفی ایستگاه‌های هیدرومتری می‌توان از نتایج مدل‌ شبیه‌سازی پارامترهای کیفی به منظور صحت، کشف نواقص، اصلاح یا تکمیل داده‌ها استفاده نمود. مدل‌های تجربی که بدون توجه به پارامترهای مورد استفاده، سعی در ایجاد رابطه‌ای بین داده‌های ورودی و خروجی دارند به مدل‌های هوشمند مشهور هستند. در واقع منطق فازی، محاسبات عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک شالوده‌های علم محاسبات نرم را تشکیل می‌دهند. بر خلاف محاسبات سخت[1]، محاسبات نرم[2] با عدم قطعیت موجود در دنیای واقعی سازگار می‌باشد. می‌توان اصول پایه در محاسبات نرم را در قالب یک جمله و به صورت زیر بیان نمود:

«بهره برداری از تلورانس نادرستی، عدم قطعیت و حقیقت جزئی^[3] در راستای رسیدن به یک راه حل انعطاف پذیر، محکم و کم هزینه»[63]

در پیش‌بینی پارامترهای کیفی می‌توان از تاخیرهای زمانی همان پارامتر، به دلیل فراوانی و دسترسی بیشتر نسبت به سایر پارامترها از جمله دبی، دما، رنگ و … به عنوان ورودی‌های مدل استفاده کرد. در واقع یکی از روش‌های پیش‌بینی فرایندهای طبیعی و غیر طبیعی از جمله آلودگی، استفاده از سری‌های زمانی تاخیری همان پارامتر به عنوان پیش‌بینی کننده می‌باشد. 1- هدف اصلی در این تحقیق استفاده از مدل‌های هوشمند شبکه عصبی و فازی-عصبی در تخمین شوری یک گام زمانی آینده با بررسی تاثیر سری های زمانی تاخیری ماهانه، در منطقه مورد مطالعه می‌باشد.

2- در ادامه مسئله شبیه‌سازی TDS با استفاده از غلظت یون‌های مختلف موجود در آب، PH و دبی به عنوان ورودی مدل‌ها مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. تغییرات TDS با دیگر پارامترهای کیفی در رودخانه‌های مختلف محاسبه شده که در بین این پارامترها مجموع آنیون و مجموع کاتیون به عنوان ورودی‌های مدل شبیه‌سازی انتخاب شده است و نتایج مربوط به هر کدام از مدل‌ها مورد بحث و بررسی قرار گرفته است.

برای دانلود متن کامل پایان نامه کلیک کنید