Mô hình đánh giá mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán chiều rộng ổn định trong các dòng sông có đáy sỏi

A. Tahershamsi1, M. R. Majdzade Tabatabai2, R. Shirkhani1
1Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
2Department of Water and Environmental Engineering, Power and Water University of Technology, Tehran, Iran

Tóm tắt

Chiều rộng của các kênh lũ là một vấn đề quan trọng trong hình thái học sông và thiết kế lòng kênh. Nhiều phương trình đã được công bố trong tài liệu để dự đoán chiều rộng của các dòng sông lũ. Nói chung, có nhiều phương pháp để ước lượng chiều rộng kênh; tuy nhiên, không phương pháp nào được chấp nhận rộng rãi hiện nay. Đây là do thực tế rằng hầu hết các giả thuyết đều có nhiều ràng buộc có thể dẫn đến đơn giản hóa các điều kiện pháp lý và cũng thiếu hiểu biết về một số quá trình vật lý liên quan đến việc hình thành và duy trì lòng kênh. Các mô hình thông minh là một cách tiếp cận mới để mô tả các vấn đề phức tạp, trong đó có mạng nơ-ron nhân tạo. Trong nghiên cứu này, ban đầu, cơ sở dữ liệu các dòng sông có đáy sỏi được sử dụng trong điều kiện xả nước đầy bờ để huấn luyện các sơ đồ mạng nơ-ron có kích thước và không có kích thước khác nhau với ba và bốn biến đầu vào, tương ứng. Sau đó, cùng một cơ sở dữ liệu được dùng để tiến hành phân tích hồi quy nhằm ước lượng chiều rộng ổn định; điều này dẫn đến việc xây dựng các phương trình có kích thước và không có kích thước. Cuối cùng, các mô hình mạng nơ-ron có kích thước và không có kích thước và các phương trình hồi quy được so sánh với nhau dựa trên 50% băng lỗi với tập dữ liệu khác. Kết quả cho thấy mạng nơ-ron có thể ước lượng chính xác chiều rộng ổn định trong các dòng sông có đáy sỏi và mạng nơ-ron perceptron đa lớp với một lớp ẩn và tám nơ-ron ẩn dựa trên tập dữ liệu có kích thước đã được chọn làm mạng tối ưu để dự đoán chiều rộng ổn định. Một phân tích độ nhạy cũng cho thấy rằng xả nước đầy bờ có ảnh hưởng lớn hơn đến chiều rộng kênh đáy sỏi so với các tham số độc lập khác trong sơ đồ có kích thước của mạng nơ-ron.

Từ khóa

#Chiều rộng kênh #Mạng nơ-ron #Dòng sông đáy sỏi #Hồi quy #Hình thái dòng sông

Tài liệu tham khảo

Andrews ED (1984) Bed-material entrainment and hydraulic geometry of gravel-bed rivers in Colorado. Bull Geol Soc Am 95(3):371–378 Arbeláez AC, Guevara ME, Posada L, González LJ, Gallardo C A (2007) Regime Equations for Mountain Streams in the Cauca Region of Colombia, Hydrology Days Conference, pp 177–188 ASCE Task committee (2000) Artificial neural networks in hydrology: hydrologic applications. J Hydrol Eng 5(2):124–137 ASCE Task Committee on Hydraulics (1998) Bank Mechanics and modeling of river width adjustment 1: processes and mechanisms. J Hydraul Eng ASCE 124(9):881–902 Azmathullah HM, DEo MC, Deolalikar PB et al (2005) Neural network for estimation of scour downstream of a ski-jump bucket. J Hydra Eng 131(10):898–908 Azmathullah HM, DEo MC, Deolalikar PB (2006) Estimation of scour below spillways using neural networks. J Hydraul Res 44(1):61–69 Bandyopadhyay G, Chattopadhyay S (2007) Single hidden layer artificial neural network models versus multiple linear regression model in forecasting the time series of total ozone. Int J Environ Sci Tech 4(1):141–149 Bateni SM, Borghei SM, Jeng DS (2007) Neural network and neuro-fuzzy assessments for scour depth around bridge piers. Eng Appl Artif Intell 20:401–414 Bathurst JC (1985) Flow resistance estimation in mountain rivers. J Hydraul Eng 111(4):625–643 Bray DI (1982) Regime equations for gravel-bed rivers. In: Hey RD, Bathurst JC, Thorne CR (eds) Gravel Bed Rivers: Fluvial Processes. Eng Manag, pp 517–541 Chang HH (1988) Fluvial Processes in River Engineering. Wiley, NewYork Charlton FG, Brown PM, Benson RW (1978) The hydraulic geometry of some gravel rivers in Britain: report INT 180. Hydraulics Research Station, Wallingford, p 48 Christiane I, Mulvihill CI, Filopowicz A, Coleman A, Baldigo BP (2007) Regionalized equations for bankfull discharge and channel characteristics of streams in New York State Hydrologic Regions 1 and 2 in the Adirondack Region of Northern New York: U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2007–5189 Engelund F, Hansen E (1972) A monograph on sediment transport in alluvial streams. Teknisk Forlag, Copenhagen Farias HD, Pilan MT, Mattar MT, Pece FJ (1998) Regime width of alluvial channels: conciliation of several approaches parallel session. (parallel45), Basics of Sediment Transport and Scouring Glover RE, Florey QL (1951) Stable channel profiles. U.S. Bureau of Reclamation, Washington, DC Hecht-Nielsen (1987) Neurocomputing picking the human brain. IEEE Spectrum 25(3):36–41 Hey RD, Thorne CR (1986) Stable channels with mobile gravel beds. J Hydraul Eng 112(8):671–689 Huang HQ, Nason GC (2000) Hydraulic geometry and maximum flow efficiency as products of the principle of least action. Earth Surf Process Land 25:1–16 Jia Y (1990) Minimum Froude number and the equilibrium of alluvial sand rivers. Earth Surface Proc Land Forms 15:199–209 Julien PY, Wargadalam J (1995) Alluvial channel geometry: theory and applications. J Hydraul Eng 121(4):312–325 Kallio BSSE (2010) Determining the bankfull discharge exceedance potential of agricultural ditches in Ohio: M.Sc. dissertation. Ohio State University, Ohio Kambekar AR, Deo MC (2003) Estimation of group pile scour using neural networks. Appl Ocean Res 25(4):225–234 Kellerhals R, Neill CR, Bray DI (1972) Hydraulic and geomorphic characteristics of rivers in Alberta: river engineering and surface hydrology report. Research Council of Alberta, Canada (No 721) Kumar DN, Ray A (1997) Application of artificial neural network for rainfall-runoff modeling. Proc. National Conf. on Fluid Mechanics and Fluid Power. Department of Applied Mechanics, Bangal Engineering College, Howra, india, December 26–28, D58–D61 Kuok KK, Harun S, Shamsuddin SM (2009) Particle swarm optimization feedforward neural network for modeling runoff. Int J Environ Sci Tech 7(1):67–78 Lacey G (1930) Stable channels in alluvium: minutes of the proceeding. Inst of Civ Engrs 229:259–292 Lane EW (1955) Design of stable canals. Transactions, ASCE 120:1234–1260 Leopold LB, Maddock T (1953) The hydraulic geometry of stream channels and some physiographic implications. US Geological Survey Professional Paper 252 Liriano SL, Day RA (2001) Prediction of scour depth at culvert outlets using neural networks. J Hydroinformatics 3(4):231–238 McCandless TL (2003) Maryland stream survey: bankfull discharge and channel characteristics of streams in the Allegheny Plateau. U.S. Fish and Wildlife Service Chesapeake Bay Field Office. p 33 Muzzammil M (2008) Application of neural networks to scour depth prediction at the bridge abutments. Eng Appl Comp Fluid Mech 2(1):30–40 Nagy HM, Watanabe K, Hirano M (2002) Prediction of sediment load concentration in river using artificial neural network model. J Hydraulic Eng ASCE 128(6):588–595 Parker G (1978) Self-formed straight rivers with equilibrium banks and mobile bed. Part 2: the gravel river. J Fluid Mech 89(1):127–146 Parker G, Toro-Escobar CM, Ramey M, Beck S (2003) Effect of floodwater extraction on the morphology of mountain streams. JHydraul Eng 129(11):885 Parola AC, Skinner K, Curini ALW, Vesely WS, Hansen C, Jones MS (2005) Bankfull characteristics of select streams in the four rivers and upper Cumberland river basin management. University of Louisville and Kentucky Environmental and public Protection Cabinet. p 39 Pitlick J, Cress R (2002) Downstream changes in the channel of a large gravel bed river. Water Resour Res 38(10):1216–1226 Rajaee T, Mirbagheri SA, Nourani V, Alikhani A (2009) Prediction of daily suspended sediment load using wavelet and neurofuzzy combined model. Int J Environ Sci Tech 7(1):93–110 Rinaldi M (2003) Recent channel adjustments in alluvial rivers of Tuscany, central Italy. Earth Surf Process Landforms 28(6):587–608 Sherwood JM, Huitger CA (2005) Bankfull charachtristics of Ohio streams and their relation to peak stream-flow. U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2005–5153 Shirkhani R (2010) An experimental study of effect of flow variation on river bank erosion: M.Sc. dissertation. Dept of Civ Eng, Amirkabir University of Technology, Tehran Singh VP, Deng ZQ, Yang CT (2003) Downstream hydraulic geometry relations using the principles of minimum energy dissipation rate and maximum Entropy, Part I and Part II. Water Resources Research Tahershamsi A, Menhaj MB, Ahmadian R (2006) Sediment loads prediction using multilayer feed forward neural networks. Amirkabir 16(63):103–110 Tu JV (1996) Advantages and disadvantages of using artificial neural networks versus logistic regression for predicting medical outcomes. J Clin Epidemiol 49(11):1225–1231 Van den Berg JH (1995) Prediction of alluvial channel pattern of perennial rivers. Geomorphology 12(4):259–279 Wang J, Sui J, Guo L, Karney BW, Jüpner R (2010) Forecast of water level and ice jam thickness using the back propagation neural network and support vector machine methods. Int J Environ Sci Tech 7(2):215–224 Wohl EE, Wilcox A (2005) Channel geometry of mountain streams in New Zealand. J Hydrol 300(1):252–266 Wohl E, Kuzma JN, Brown NE (2004) Reach-Scale channel geometry of a mountain river. Earth Surf Process Landforms 29(8):969–981 Zweiri YH, Whidborne JF, Sceviratne LD (2003) A three-term backpropagation algorithm. Neurocomputing 50:305–318