ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام الشبكة العصبية الاصطنا...>الوصف

استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية "ANN" في تحليل قابلية تعرض الأراضي لمخاطر الفيضان: حالة دراسة مدينة إربد

العنوان بلغة أخرى: Using Artificial Neural Network "ANN" to Analyze Land Vulnerability to Flood Risk: Case Study Irbid City
المصدر: مجلة العمارة وبيئة الطفل
الناشر: جامعة باتنة 1 الحاج لخضر - مخبر الطفل ، المدينة والبيئة
المؤلف الرئيسي: النوايسة، سامر عوض محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Alnawaiseh, Samer Awad
مؤلفين آخرين: كليب، رهف عدنان سليم (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: فيفري
الصفحات: 30 - 50
ISSN: 2710-8252
رقم MD: 1492567
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
الشبكات العصبونية | الكوارث الطبيعية | مخاطر الفيضانات | الأردن
كلمات المؤلف المفتاحية:
الفيضان | المخاطر | الشبكة العصبية الاصطناعية | الأوزان المركبة | مدينة إربد | The Flood | Risks | Artificial Neural Network | Compound Weights | Irbid City
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى إعداد خرائط مخاطر الفيضانات في مدينة أربد، لسنة 2022 وتحديد الأماكن الأكثر عرضة للفيضان. ونمذجة مخاطر الفيضانات باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبؤ المستقبلي. واستخدمت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي؛ لتحديد وتحليل العوامل المؤثرة في حدوث الفيضان خلال الفترة الدراسة، وذلك باستخدام طريقة الأوزان المركبة وبرنامج نظم المعلومات الجغرافية Arc Gis، والاستعانة ببرنامج الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية (SPSS) لبناء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية والوصول إلى خريطة مخاطر الفيضانات المستقبلية. وتوصلت الدراسة بأن مدينة اربد ستشهد مستقبلا من خلال التحليل الشبكة العصبية الاصطناعية خطر مرتفع جدا للفيضان في وسط المدينة وذلك بمساحة 1.2 كم2 وبنسبة (3.4%)، في حين سيحدث توسع للمناطق ذات الخطر المرتفع لتشمل مساحات شمالية، وشمالية شرقية، وشمالية غربية، وجنوبية وجنوبية شرقية بشكل كبير وذلك بمساحة 27.3 كم2 وبنسبة (74.4%)، في حين تمثل المناطق الجنوبية الغربية والشمالية الغربية خطر متوسط وتطوره على حساب الخطر المنخفض وذلك بمساحة 8.2 كم2 وبنسبة (22.3%)، بينما مناطق الخطر المنخفضة في شمال الغربي للمدينة يتقلص بشكل كبير. وخلصت الدراسة إلى تميز الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) بدقة تنبؤية مرتفعة المخاطر الفيضانات.

This study aimed to prepare flood risk maps in the city of Irbid for the year 2022 and identify the places most vulnerable to flooding. Flood risk modeling using artificial neural network for future forecasting. The study used the descriptive analytical method. To identify and analyze the factors influencing the occurrence of floods during the study period, using the composite weights method and the Arc Gis geographic information system program, and using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) program to build an artificial neural network model and access a map of future flood risks. The study concluded that, through artificial neural network analysis, the city of Irbid will witness a very high risk of flooding in the city center in the future, with an area of 1.2 km2 and a rate of (3.4%), while the areas with high risk will expand to include northern, northeastern, northwestern, and southern areas. It is largely southeastern, with an area of 27.3 km2 and a rate of (74.4%), while the southwestern and northwestern regions represent a medium risk and its development at the expense of low risk, with an area of 8.2 km2 and a rate of (22.3%), while the low risk areas in the northwest of the city are shrinking. Significantly. The study concluded that the artificial neural network (ANN) has high predictive accuracy for flood risks.
ISSN: 2710-8252

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.