Abstract
شبكة عصبية اصطناعية لتشغيل نظام خزن منفرد
كامل علي عبد المحسن ايمن رافع محمد توفيق
E-mail
[email protected]
قسم هندسة السدود والموارد المائية / جامعة الموصل
المستخلص
يهدف البحث الحالي الى الاستفادة من مخرجات نموذجين رياضيين هما )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفية
الذين تم استخدامهما في ايجاد سياسة )ISDP و )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفية الضمنية )ESDP الصريحة
التشغيل المثلى لنظام خزن منفرد )خزان سد القائم المقترح على نهر الخوصر( لبناء نموذج شبكة عصبية اصطناعية
لغرض ايجاد علاقة تربط بين حجم الخزين الابتدائي والجريان الوارد الى الخزان من جهة وكمية المياه المطلقة وحجم
الخزين النهائي من جهة اخرى.
وكانت من نوع ESDP اعتمد نموذجين لشبكتين عصبيتين اذ تبنت الاولى مدخلات ومخرجات نموذج
.2-01- وكانت معماريتها بالشكل 2 ISDP 2-6-2 . اما الشبكة الثانية فقد استخدمت مدخلات ومخرجات نموذج
أظ ه ر ت ا لن ت ائ ج ان ه ن اك ت و اف ق ا ج ي د ا ب ي ن ا لم خ ر ج ات ا لم س ت ن ب ط ة م ن ا لش ب ك ت ي ن ا لع ص ب ي ت ي ن م ع م خ ر ج ات ا لن م و ذ ج ي ن
لإيجاد التوافق بين حجم الاطلاق المستنبط من الشبكة (R حيث اجري تحليل احصائي بالاعتماد على معامل التحديد ( 2
وقد تبين ان قيمة هذا المعامل هي 1.9.0 في حين اعطت الشبكة ESDP العصبية وحجم الاطلاق المستنبط من نموذج
الثانية معامل تحديد مقداره . 1.81 والذي يعبر عن مدى التوافق بين مخرجات الشبكة العصبية وتلك المستنبطة من
وهذا يدلل على امكانية ايجاد سياسة التشغيل المثلى للخزان باستخدام تقنية الشبكات العصبية ISDP نموذج
الاصطناعية.
الكلمات الدالة: البرمجة الداينمية، شبكة عصبية اصطناعية، تشغيل الخزانات.
Artificial Neural Network for Single Reservoir Operation
K. A. Al-Mohseen A. R. M. Towfeeq
E-mail
Dams & Water Resources Engineering Department
Mosul University
Abstract
The current paper aims to explore the capability of Artificial Neural Network
models (ANN) to calculate the optimal operating policy of a single reservoir system
(Al_Qaim reservoir on the Al_Khosar River). The ANN models proposed in this
research were making use of the outcomes emerged from two Stochastic Dynamic
Programming (SDP) models suggested by previous study on the same reservoir system
i.e. Explicit Stochastic Dynamic Programming and Implicit Stochastic Dynamic
Programming.
The two ANN models have been used to find pattern between inflow and initial
storage of the system in one hand, and the release and the final storage of the system on
other hand. It is found that the topology of the first model which adopted the attributes
of the ESDP is 2-6-2, while that which was implemented the ISDP attributes has a 2-10-2
ANN topology.
The final results prevail that good agreement have been exist between the output
(release) of the proposed ANN models and those obtained by the two (SDP) models with
coefficients of determination 0.934 and 0.803 respectively.
Keywords: Artificial Neural Network, Dynamic Programming, Operation reservoir.
