فایل ورد کامل مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و موجک برای پیش بینی رسوب معلق روزانه بار در رودخانه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و موجک برای پیش بینی رسوب معلق روزانه بار در رودخانه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۹ صفحه

۶ خلاصه و نتیجه گیری:
یک تلاش در این مقاله برای بررسی استفاده از یک مدل WANN بیوندی برای پیش بینی حجم رسوب مطلق روزانه در رودخانه یادکین (YADKIN) در محل دانشکده یادکین در آمریکا انجام شد. با استفاده از یک ویژگی موثر از تحلیل موج ضربه ای یعنی انتقال موج ضربه ای عینی با مفهوم های شبکه های عصبی یک مدل شبکه عصبی مصنوعی (ساختگی) موج ضربه ای عینی برای شبیه سازی SSL در رودخانه توسعه یافت. در مدل ارائه شده سگنال های SSL و تخلیه ابتدا در سیگنال های فرعی با مقیاس های مختلف یعنی سیگنال فرعی یک مقیاس بزرگ و چندین سیگنال فرعی مقیاس کوچک به منظور گرفتن اجزای موقتی سری های زمان ورودی تجزیه شدند. سدهای زمانی Q و SSL تجزیه شده در روش ANN برای پیش بینی SLL در یک روز بعد وارد شدند.

عنوان انگلیسی:Wavelet and ANN combination model for prediction of daily suspended sediment load in rivers~~en~~

۶ Summary and conclusion

An attempt was made in this paper to investigate the use of a hybrid WANN model for daily suspended sediment load prediction in Yadkin River at Yadkin College station in the USA. By utilizing an effective characteristic of wavelet analysis, i.e. discrete wavelet transform, with the concepts of neural networks, a new wavelet artificial neural network model was developed for SSL simulation in the river. In the provided model, the discharge and SSL signals were firstly decomposed into sub-signals with different scales, i.e. a largescale sub-signal and several small-scale sub-signals in order to obtain temporal properties of the input time series. The decomposed SSL and Q time series were entered to the ANN method for prediction of SSL in one day ahead.

$$en!!