Artificial Neural Network for Single Reservoir Operation | ||
| Al-Rafidain Engineering Journal (AREJ) | ||
| Article 6, Volume 22, Issue 2, April 2014, Pages 29-37 PDF (0 K) | ||
| DOI: 10.33899/rengj.2014.87313 | ||
| Authors | ||
| K. A. Al-Mohseen; A. R. M. Towfeeq | ||
| Abstract | ||
| شبكة عصبية اصطناعية لتشغيل نظام خزن منفرد كامل علي عبد المحسن ايمن رافع محمد توفيق E-mail almohseen2000@yahoo.com 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 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. | ||
| Keywords | ||
| KEYWORDS; Dynamic programming; Operation reservoir | ||
|
Statistics Article View: 229 PDF Download: 1,047 |
||