مقایسه ی مدل استنتاج فازی و شبکه ی عصبی مصنوعی در برآورد عمق سنگ کف آبخوان مطالعه ی موردی: خراسان جنوبی- آبخوان بیرجند

آب زیرزمینی یکی از مهمترین منابع آب در مناطق خشک و نیمه خشک است. با توجه به کاهش سطح آب زیرزمینی بر اثر برداشت غیرمجاز در بیشتر دشت های ایران، دبی چاه ها پس از مدت کوتاهی به میزان زیادی کاهش یافته و این مهم لزوم برنامه ریزی منابع اب را مورد توجه قرار می دهد. تعیین ضخامت آبرفت و نوع مصالح تشکیل دهنده ی آبخوان ها یکی از موارد ضروری جهت برنامه ریزی برای توسعه ی شهر و طراحی زیرساخت های آن می باشد. با توجه به اهمیت عمق برآورد سنگ کف آبخوان ها جهت برآورد حجم و برنامه ریزی منابع آب در این تحقیق کارایی مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی و سیستم های استنتاج فازی عصبی در میزان عمق سنگ کف و پهنه بندی آن در بخش های مختلف آبخوان مورد بررسی قرار گرفت. در این تحقیق از پارامترهای طول و عرض جغرافیایی، شوری، تراز سطح آب و زمین به عنوان ورودی ها استفاده شد و تلاش شد تا مدل مناسب برای پیش بینی سنگ کف تعیین گردد. نتایج این مطالعه نشان داد که مدل شبکه ی عصبی مصنوعی با ضریب تبیین 835/0 و میانگین مجذور خطای 88/49 متر با ورودی های تراز آب زیرزمینی، طول و عرض جغرافیایی دقت بالاتری نسبت به مدل های نروفازی در برآورد عمق سنگ بستر دارد