Ενσωμάτωση εκτιμήσεων για παραμέτρους υπογείων ροών σε νευρωνικά δίκτυα
Creators: name: Σταυρίδης, Χαράλαμπος Αλέξανδρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Υπόγειες ροές
Καρστ
Τεχνητά Νευρωνικά δίκτυα
Ground water flow
Karst
Artificial Neural Networks

description: Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας αποτελεί η διερεύνηση της βελτίωσης της απόδοσης ενός νευρωνικού δικτύου με την ενσωμάτωση υπάρχουσας γνώσης ή βάσιμων εκτιμήσεων στη δομή του. Πιο συγκεκριμένα, επιχειρείται η πρόβλεψη της παροχής της καρστικής πηγής «Πέρα Βρύση», στη Γέργερη της Π.Ε. Ηρακλείου, με χρήση της μεθόδου των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Για τον σκοπό αυτό, αναπτύχθηκαν τρία δίκτυα διαφορετικής αρχιτεκτονικής δομής, με χρήση του λογισμικού Matlab, που εκπαιδεύτηκαν με τον αλγόριθμο οπισθοδιάδοσης Levenberg – Marquardt (Levenberg – Marquardt backpropagation). Ως δεδομένα εισόδου χρησιμοποιήθηκαν τα βροχομετρικά δεδομένα ενός πλήρους υδρολογικού έτους, που περιλαμβάνουν ημερήσιες (5ης, 6ης, 7ης, 13ης, 14ης, 15ης ημέρας) και μέσες μηνιαίες (1ου, 2ου, 3ου και 6ου μήνα) πριν από την ημέρα της μέτρησης βροχοπτώσεις, ενώ δεδομένο – στόχος αποτέλεσε η μετρηθείσα παροχή της πηγής για το ίδιο χρονικό διάστημα. Τέλος, ως δεδομένα ελέγχου χρησιμοποιήθηκαν η παροχή της πηγής και οι αντίστοιχες βροχοπτώσεις για τα επόμενα δύο υδρολογικά έτη. Το πρώτο νευρωνικό δίκτυο, δημιουργήθηκε με χρήση της αυτοματοποιημένης διαδικασίας που προσφέρει το λογισμικό, και έχει την κλασική δομή ενός δικτύου εμπρόσθιας τροφοδότησης (feedforward net) με ένα κρυφό ενδιάμεσο επίπεδο. Οι δοκιμές που πραγματοποιήθηκαν σε αυτό αφορούν την εύρεση του κατάλληλου αριθμού νευρώνων του κρυφού επιπέδου για καλύτερα αποτελέσματα (μικρή απόκλιση από πραγματικές τιμές). Στο δίκτυο αυτό η εισαγωγή των δεδομένων έγινε με ενιαίο πίνακα χωρίς διαχωρισμό. Τα άλλα δύο νευρωνικά δίκτυα αναπτύχθηκαν με προγραμματιστικές εντολές και αποτελούνται από δύο επίπεδα εισόδου και τρία ενδιάμεσα επίπεδα, το τελευταίο εκ των οποίων λειτουργεί ως έξοδος. Το πρώτο επίπεδο εισόδου δέχεται ως δεδομένα τα στοιχεία των ημερών και συνδέεται με το ένα ενδιάμεσο επίπεδο – επίπεδο ημερών, ενώ στο δεύτερο επίπεδο εισόδου εισάγονται οι μέσες μηνιαίες βροχοπτώσεις και δημιουργείται σύνδεση μόνο με το δεύτερο ενδιάμεσο επίπεδο – επίπεδο μηνών. Η επιλογή του διαχωρισμού έγινε εξαιτίας της υπόθεσης ότι μαζί με το καρστικό υπόβαθρο υπάρχει και κοκκώδης υδροφορέας ή υδροφορέας μικρής καρστοποίησης που πιθανώς επικοινωνεί με τον καρστικό. Η υπόθεση βασίζεται στο γεγονός ότι η καρστική πηγή παροχετεύει νερό όλο το χρόνο. Έτσι, εξετάζεται η περίπτωση τα δύο υδροφόρα στρώματα να λειτουργούν ανεξάρτητα (καμία σύναψη μεταξύ των ενδιάμεσων επιπέδων του νευρωνικού δικτύου) ή να υπάρχει υδραυλική επικοινωνία μεταξύ τους (σύνδεση των δύο ενδιάμεσων επιπέδων του δικτύου). Τέλος, διερευνάται η απόδοση των δικτύων όταν στο επίπεδο των ημερών εισάγεται η μέση βροχόπτωση ενός μήνα ως επιπρόσθετο δεδομένο. Συγκρίνοντας τα αποτελέσματα των τριών νευρωνικών δικτύων σε σχέση με τα δεδομένα ελέγχου, προκύπτει ότι το δεύτερο και τρίτο δίκτυο εμφανίζουν καλύτερη προσέγγιση της πραγματικής κατάστασης από ότι το πρώτο, ενώ μεταξύ των δύο, το τρίτο δίκτυο έχει μικρότερο σφάλμα απόκλισης. Τέλος, η εισαγωγή κάποιου μήνα στο επίπεδο ημερών φαίνεται να ευνοεί τα δίκτυα που δεν παρουσιάζουν καλή απόδοση και να δυσχεραίνει τη λειτουργία των κατάλληλα εκπαιδευμένων δικτύων.
description: In this Thesis, the optimization of the performance of artificial neural networks by incorporating existing knowledge in their structure is studied. Specifically, an estimation of the future flow recharge of the karst Spring “Pera Vrisi”, located in Gergeri of the Regional Unit of Heraklion, Crete, by means of artificial neural networks (ANNs) is attempted. For this purpose, three ANNs of different structure were created by using the MATLAB software and were trained using the Levenberg – Marquardt backpropagation algorithm. Daily and monthly precipitation depths were used as testing and training data sets, whereas the spring’s measured flow rates served as target data.The first neural network has the classic structure of a feedforward backpropagation network with a single hidden layer and was initiated using the GUI offered by the software. Several trials were made to estimate the suitable number of neurons for best results, meaning small divergence between the calculated flow recharge rates and the measured ones. The input data were entered “as is”. The other two neural networks were developed by using command-line functions (custom networks). They consist of two input layers and three hidden layers, the last of which functions as an output layer. Input data in this case were separated to “daily” and “monthly”, because of the assumption that water is provided not only from a karst aquifer, but from a granular, too. The ground behind this assumption is the fact, that “Pera Vrisi” provides water all year long, meaning that there is a great possibility that this assumption is true. Therefore, daily data served as input data for the first input layer (IL1), while monthly data served as input data for the second input layer (IL2). The two aquifers might or might not be connected. Thus, in the second neural network the first two hidden levels are separate, in contrast to the third neural network, in which the two hidden layers are connected. Finally, the performance of the described neural networks is studied, when both monthly and daily data served as input data in IL1. By comparing the results of the three suggested neural networks, it is clearly shown that the created custom networks have smaller error deviation than the one with the classic structure. Furthermore, the network in which the two hidden layers are connected, simulates the existing flow conditions better. The use of monthly data as an extra input for the IL1 improves the results of networks with comparatively lower performance, but impedes those with a good one.