18 مايو، 2023
رسالة ماجستير في قسم هندسة السدود والموارد المائية عن إستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنية التحويل المويجي للتنبؤ بالجريان.
![347403683_802878437666776_199152980748871142_n](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347403683_802878437666776_199152980748871142_n.jpg)
تمت مناقشة رسالة ماجستير في قسم هندسة السدود والموارد المائية/ كلية الهندسة في جامعة الموصل بتخصص هيدرولوجي، بعنوان “إستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنية التحويل المويجي للتنبؤ بالجريان: منطقة الدراسة (حوض نهر الزاب)”، في قاعة المناقشات يوم الخميس الموافق 18/5/2023.
هدفت الرسالة التي تقدمت بها الطالبة ريام يونس أحمد حسن، نوعين من الشبكات العصبية الاصطناعية لبناء اربعة من نماذج التنبؤ بالتصريف اليومي لنهر الزاب الكبير، النوع الأول هو الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية والانتشار العكسي للخطإ (Feed Forward Back Propagation (FFBP، والثاني هي الشبكة العصبية متعددة الطبقات (متعددة البريسيبترون) (Multilayer Perceptron) (MLP)، حيث تم بناء وتطوير النماذج المقترحة بطريقتين، الأولى هي تطبيق نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية المتمثلة بنموذج الشبكة العصبية أمامية التغذية وذات الانتشار العكسي للخطأ (((Feed Forward Back Propagation Neural Network) (ANN1- FFBP وبهيكلية (3-1-1)، والثاني هو نموذج الشبكة العصبية متعددة الطبقات (متعدد البريسبترون) (Multi- Layer Perceptron Neural Network) (ANN2- MLP) ذات الهيكلية (3-14-7-1)، أما الطريقة الثانية فكانت بتطبيق نماذج الشبكات العصبية بنوعيها المذكورة سابقا مع استخدام تقنية التحويل المريجي المتقطع (Discrete Wavelets Transformation) (DWT)، الغرض الأساس من استخدام هذه التقنية هو تحليل السلسلة الزمنية الأصلية إلى سلاسل فرعية متمثلة بالمعاملات التفصيلية والتقريبية ((Approximation & Details Coefficients)، حيث استخدمت دالة المريجات (Daubechies) برتبة (db5) وعلى خمسة مستويات في تحليل إشارة السلسلة الزمنية، ومن ثم نمذجة تلك المعاملات الناتجة باستخدام الشبكة العصبية (FFBP) للحصول على النموذج المدمج ((WANN1- FFBP وبهيكلية (10-1-1)، كذلك الحال لنموذج الشبكة العصبية متعددة الطبقات المدمج بتقنية التحويل المريجي المتقطع (WANN2- MLP) وبهيكلية (10-6-3-1)، وقد تم تطبيق النماذج بالاعتماد على بيانات السلسلة الزمنية اليومية لتصاريف نهر الزاب الكبير للفترة من 2012-2021 والمسجلة من محطة أسكي كلك ضمن محافظة أربيل شمال العراق.
ناقشت الرسالة أهمية استخدام تقنية التحويل المويجي المتقطع لتحسين أداء نماذج التنبؤ ، كما ناقشت تأثير التصاريف السابقة على كفاءة أداء النماذج من خلال استخدام أنماط دخل مختلفة، حيث تبين أن أفضل معامل تأخيرا زمنيا كان باستخدام ثلاثة أيام سابقة وقد أعطى أعلى قيمة لمعامل الارتباط وأقل قيمة لجذر معدل مربع الخطأ مقارنة بالتأخيرات الأخرى، إضافة إلى ما سبق، قدمت الدراسة الحالية اختبار قدرة النماذج المقترحة على التنبؤ بالقيم العظمى والصغرى للتصاريف.
وأظهرت النتائج بالاعتماد على معامل التحديد R 2 المستخدم في تقييم أداء النماذج تفوق (WANN2- MLP) ذو الهيكلية (10-6-3-1) على جميع النماذج السابقة وبمعامل التحديد قدره 0.97 وبأقل قيمة لجذر معدل مربع الخطأ قدره 12.21 م3/ ثا. وتشير النتائج إلى أن التنبؤ بالقيم القصوى هي أكثر تطابقا مع القيم المرصودة وبخطأ نسبي كلي قدره 7 % باستخدام النموذج WANN2- MLP مقارنة مع تنبؤات النماذج الأخرى فيما نجد أن التطابق أضعف نسبيا في حالة التنبؤ بالقيم الدنيا للتصاريف وبخطإ نسبي كلي قدره13 % باستخدام نفس النموذج .
ترأس لجنة المناقشة الأستاذ الدكتور تيمور عبدالمجيد اوجي/ (جامعة كركوك/ كلية الهندسة)، وعضوية كلا من الأستاذ المساعد الدكتور عمر مقداد عبدالغني، والأستاذ المساعد الدكتور يوسف هاشم عبدالله وبإشراف وعضوية الأستاذ المساعد الدكتور عبدالوهاب محمد يونس.
وبعدها تمت قراءة قرار لجنة المناقشة وتضمن قبول الرسالة مع منح الطالبة درجة الماجستير. مبارك للطالبة ولقسم هندسة السدود والموارد المائية.
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347582485_1737976419972686_7790907152474886516_n-300x218.jpg)
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347387601_1176152599730477_8270086411414036295_n-300x225.jpg)
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347246478_919000666046511_4409257926290824322_n-300x225.jpg)
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347229687_813567186361054_4128450076617141142_n-300x225.jpg)
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347226811_772340587894376_4543562883830401737_n-300x225.jpg)
![](https://uomosul.edu.iq/engineering/wp-content/uploads/sites/9/2023/05/347144261_3580518308834710_4161276630572220073_n-300x225.jpg)