پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز

  پدیده­­های فرسایش و انتقال رسوب در رودخانه­ها یکی از مهمترین و پیچیده­ترین موضوعات مهندسی رودخانه می­باشد. این پدیده­ها اثرات ویژه­ای روی شاخص های کیفی آب، کنش کف بستر و کناره های رودخانه داشته و همچنین خسارات جبران ناپذیری به طرح های عمرانی آب وارد می­نماید. پیش­بینی دقیق میزان رسوب رودخانه­ها اهمیت قابل توجهی در مدیریت منابع آب و طراحی و ساخت و همچنین برنامه ریزی در بهره برداری از سازه­های آبی دارد. در این تحقیق سعی گردیده است که کارایی شبکه­های عصبی مصنوعی در پیش­بینی رسوب معلق مورد ارزیابی قرار گیرد. با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی (مدل پرسپترون چند لایه) رسوب معلق در ایستگاه هیدرومتری حیدرآباد روی رودخانه جامیشان پیش­بینی گردیده و نتایج با منحنی سنجه رسوب مورد مقایسه قرار گرفته است و مزایا و معایب هر یک از این روشها تجزیه و تحلیل شده است. براساس نتایج بدست آمده شبکه عصبی مصنوعی نتایج قابل قبولی را جهت شبیه­سازی بار معلق در ایستگاه حیدرآباد ارائه می­کند، بطوریکه در مقایسه با منحنی سنجه رسوب از دقت بالاتری برخوردار است. مقدار R² که از شبکه عصبی بدست آمده برابر با حدود 92/0 و R² که از منحنی سنجه رسوب بدست آمده برابر با حدود 83/0 است. البته لازم به ذکر است که شبکه عصبی نیز نقاط اوج را به درستی پیش­بینی نمی­کند که این از نقاط ضعف نوع مدل بشمار می رود.