Naslov
Predviđanje razina podzemne vode upotrebom umjetne neuronske mreže (UNM) na primjeru sliva Slanog potoka
(Prediction of groundwater level by using artificial neural networks (ANN) in the case of the Slani potok catchment)

Autori
Sušanj, Ivana ; Ožanić, Nevenka

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
Zbornik sažetaka/ Drugi skup mladih istraživača iz područja građevinarstva i srodnih tehničkih znanosti "Zajednički temelji" / Marović, Ivan ; Sušanj, Ivana - Rijeka : Građevinski fakultet Sveučilišta u Rijeci, 2014, 52-54

ISBN
978-953-6953-39-4

Skup
Drugi skup mladih istraživača iz područja građevinarstva i srodnih tehničkih znanosti "Zajednički temelji"

Mjesto i datum
Rijeka, Hrvatska, 24.09.2014. - 26.09.2014

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
Levenberg-Marquardt algoritam; Umjetne neuronske mreža; Podzemna razina vode; Slani potok
(Levenberg-Marquardt algorithm; Artificial neural network; groundwater level; Slani potok)

Sažetak
Analogni i fizikalni modeli su danas široko rasprostranjeni alat za razumjevanje i opisivanje hidroloških procesa. Prilikom njihove primjene u nekom specifičnom području (poput predviđanja hidroloških parametara) često dolazi do ograničenja u smislu mogućnosti šire primjene tih modela. Zbog toga, u zadnja četiri desetljeća vidljiv je naglasak upravo na razvoj matematičkih modela koji su u mnogočemu pridonijeli sveobuhvatnom modeliranju hidroloških procesa usmjeravajući građevinsku struku prema optimalizaciji postojećih i planiranih hidroloških objekata. Razvoj računalne tehnologije ključan je za razvoj matematičkih modela, koji imaju sposobnost obrade i analize velikog broja ulaznih podataka kako bi u što kraćem vremenu dali tražene izlazne podatke. Valja napomenuti da među velikim brojem postojećih modela glavni problem predstavljaju (i) validacija ulaznih i (ii) nemogućnost verifikacije izlaznih podataka koji mogu dovesti model glavne, usprkos složenosti i uloženom trudu, do njegove neupotrebljivosti. Upravo zbog toga je od ključne važnosti sprovesti kontinuirana terenska mjerenja potrebnih hidroloških i meteoroloških parametara modela, koji će potom omogućiti njegovu verifikaciji. Prema definiciji koju je dao Aleksader Morton (1990) Umjetna neuronska mreža (UNM) je „masivni paralelni distribuirani sustav za obradu podataka koji se sastoji od jednostavnih elemenata i ima prirodnu sklonost pohranjivanja iskustvenog znanja koje potom može i koristiti, a sličan mozgu prema načinu na koji stječe i pohranjuje znanje. Neuronska mreža znanje stiče kroz proces učenja, a pohranjuje ga posredstvom intenziteta međuneuronskih mreža.“. Primjena UNM-a rasprostranjena je u svim segmentima ljudskog djelovanja, no začudo, očekivana primjena u vodnom gospodarstvu u svrhu izrade hidroloških modela na području Republike Hrvatske je, usprkos širokoj primjeni u Svijetu, izostala. Razlog tomu moguće je naći u većoj koncentraciji stručnjaka na razvitak i usavršavanje postojećih modela.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Građevinarstvo

POVEZANOST RADA