برآورد سریع و صحیح دبی اوج به عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب نقش اساسی در طراحی سازه های آبی و اقدامات بیو مکانیکی در حوضه های آبخیز دارد. به طوریکه یک برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار های اجرایی دارد. در این بررسی سعی شده با استفاده از روش هوش مصنوعی(ترکیب شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و الگوریتم ژنتیک) دبی حداکثر رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری و رسوب سنجی یلفان برآورد گردد. به این منظور در این دو مدل 8 متغییر که شامل بارندگی مربوط به روز وقوع سیل، بارندگی‌های 5 روز قبل، دبی پایه در روز وقوع سیل وCN حوضه به عنوان پارامتر های ورودی و دبی پیک به عنوان خروجی در نظر گرفته شده است. سپس با استفاده از روش هوش مصنوعی و پیش پردازش داده ها، ساختار بهینه مدل با استفاده از داده های ورودی و خروجی و با ملاک قرار دادن معیار های ارزیابی، به روش سعی و خطا تعیین گردید. در نهایت در مدل تلفیقی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک، پس از تعیین مدل بهینه شبکه عصبی، نتیجه مدل به الگوریتم ژنتیک وارد گردید. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک عملکرد خوبی در برآورد دبی سیلاب در حوزه یلفان دارد.
sepehri M, ildoromi A R, hosseini S Z, nori H, mohammadzade F, Artimani M M. The combination of neural networks and genetic algorithms is a way to estimate the Peak flood. jwmseir 2018; 11 (39) :23-28 URL: http://jwmsei.ir/article-1-535-fa.html
سپهری مهدی، ایلدرومی علی رضا، حسینی سید زین العابدین، نوری حمید، محمد زاده فاطمه، آرتیمانی محمد مهدی. الگوریتم ترکیبی شبکه عصبی و ژنتیک راهی برای برآورد دبی سیلاب. مجله علوم ومهندسی آبخیزداری ایران. 1396; 11 (39) :23-28
به اطلاع کلیه نویسندگان ، محققین و داوران محترم می رساند:با عنایت به تصمیم هیئت تحریریه مجله علمی پژوهشی علوم و مهندسی آبخیزداری فرمت تهیه مقاله به شکل پیوست در بخش راهنمای نویسندگان تغییر کرده است. در این راستا، از تاریخ ۱۴۰۳/۰۱/۲۱ کلیه مقالات ارسالی فقط در صورتی که طبق راهنمای نگارش جدید تنظیم شده باشد مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
