| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,560 |
| تعداد مقالات | 19,044 |
| تعداد مشاهده مقاله | 64,730,483 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,819,693 |
شبیهسازی با استفاده از ماشین یادگیری و رگرسیون چندگانه در مهندسی هیدرولیک | ||
| دانش آب و خاک | ||
| مقاله 2، دوره 33، شماره 4، دی 1402، صفحه 19-32 اصل مقاله (762.03 K) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/ws.2021.48553.2445 | ||
| نویسندگان | ||
| مجتبی پورسعید* 1؛ امیرحسین پورسعید2؛ سعید شعبانلو3 | ||
| 1سازمان برنامه و بودجه، معاونت فنی | ||
| 2دانشجوی دکترای تخصصی مهندسی برق قدرت دانشگاه لرستان | ||
| 3گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هوش مصنوعی یکی از روشهای ابداعی نسبتاً جدید در تحلیل و شبیهسازی پدیدههای طبیعی است. مدلهای هوش مصنوعی به عنوان روشهای قدرتمند در مدلسازی مسائل غیرخطی و پیچیده توانایی قابل توجهی داشته است. تحقیقات مختلفی در شاخه مدلسازی و تحلیل پارامتریک منابع آب انجام گرفته است. ولی در این مطالعه از 4 مدل هوش مصنوعی برای شبیه-سازی کیفی و کمی آب دریاچه میقان واقع در شهرستان اراک استان مرکزی استفاده شد. مدلهای بکار گرفته شده در این مطالعه عبارتند از: مدل ماشین یادگیری نیرومند خودتطبیق (SAELM)، مدل حداقل مربعات رگرسیون بردار پشتیبان (LSSVM)، مدل شبکه های عصبی-فازی (ANFIS) و مدل آماری رگرسیون خطی چندگانه (MLR) که برای پیشبینی تغییرات پارامترهای هیدروژئولوژیکی استفاده شد. در این مطالعه پارامترهای کل جامدات محلول (TDS)، هدایت الکتریکی (EC)، شوری و سطح آب زیرزمینی (GWL) شبیهسازی شدند. همچنین با توجه به آمار شاخصهای سنجش عملکرد، مدل SAELM دارای بالاترین دقت در شبیه-سازی دو پارامتر GWL و EC، مدل LSSVM بالاترین دقت را در شبیهسازی TDS و مدل MLR نیز در تخمین تغییرات پارامتر Salinity به عنوان بهترین مدل انتخاب گردید. جهت بررسی جامع دقت مدلها برای مدلهای برتر در شبیهسازی، با پنج رویکرد عملکرد مدلها مورد سنجش قرار گرفت. رویکردهای مورد نظر عبارت بودند از: 1) سنجش با نمودار پیشبینی 2) سنجش عملکرد با شاخصهای ریاضی 3) سنجش عملکرد به روش عدم قطعیت ویلسون 4) سنجش دقت با نمودارهای توزیع خطا و 5) سنجش عملکرد با نمودارهای نرخ اختلاف خطا. در پایان کلیه نتایج به ترتیب در پایان هر قسمت آورده شده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ماشین یادگیری نیرومند خودتطبیق؛ ماشین یادگیری حداقل مربعات بردار پشتیبان؛ شبکههای عصبی نروفازی؛ رگرسیون خطی چندگانه؛ تحلیل عدم قطعیت | ||
| مراجع | ||
|
Arora S and Keshari AK, 2021. ANFIS-ARIMA modelling for scheming re-aeration of hydrologically altered rivers. Journal of Hydrology 601:126635.
Banerjee P, Singh VS and Chatttopadhyay K, 2011. Artificial neural network model as a potential alternative for groundwater salinity forecasting. Journal of Hydrology 398:212–220.
Che Nordin NF, Mohd NS and Koting S, 2021. Groundwater quality forecasting modelling using artificial intelligence: A review. Groundwater Sustainable Development 14:100643.
Cristianini N and Shawe-Taylor J, 2000. An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods. Cambridge University Press, Cambridge.
Cuest Cordoba GA, Tuhovčák L and Tauš M, 2014. Using artificial neural network models to assess water quality in water distribution networks. Procedia Engineeng 70:399–408.
Dibike YB, Velickov S, Solomatine D and Abbott MB, 2001. Model induction with Support Vector Machines: Introduction and applications. Journal of Computing in Civil Engineering 15:208–216.
El-Shafie A, Taha MR and Noureldin A, 2006. A neuro-fuzzy model for inflow forecasting of the Nile river at Aswan high dam. Water Resources Management 213 21:533–556.
Huang GB, Zhou H, Ding X and Zhang R, 2012. Extreme learning machine for regression and multiclass classification. IEEE Transactions on Cybernetics 42:513–529.
Huang GB, Zhu QY and Siew CK, 2004. Extreme learning machine: A new learning scheme of feedforward neural networks. IEEE Int Conf Neural Networks - Conference Proceedings 2:985–990.
Huang GB, Zhu QY and Siew CK, 2006. Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing 70:489–501.
Jamei M, Ahmadianfar I, Chu X and Yaseen ZM, 2020. Prediction of surface water total dissolved solids using hybridized wavelet-multigene genetic programming: New approach. Journal of Hydrology 589:125335.
Kadkhodazadeh M and Farzin S, 2021. A novel LSSVM model integrated with GBO algorithm to assessment of water quality parameters. Water Resources Management 35:3939–3968. https://doi.org/10.1007/s11269-021-02913-4 (In Persian with English abstract)
Mustapha A and Abdu A, 2012. Application of principal component analysis & multiple regression models in surface water quality assessment. Environmental Earth Sciences 2:16–23
Poursaeid M, Mastouri R, Shabanlou S and Najarchi M, 2020. Estimation of total dissolved solids, electrical conductivity, salinity and groundwater levels using novel learning machines. Environmental Earth Sciences 7919 79:1–25. https://doi.org/10.1007/S12665-020-09190-1
Poursaeid M, Mastouri R, Shabanlou S and Najarchi M, 2021. Modelling qualitative and quantitative parameters of groundwater using a new wavelet conjunction heuristic method: wavelet extreme learning machine versus wavelet neural networks. Water and Environment Journal 35:67–83. https://doi.org/10.1111/WEJ.12595
Poursaeid M, Poursaeid AH and Shabanlou S, 2022. A comparative study of artificial intelligence models and a statistical method for groundwater level prediction. Water Resources Management 36:1499–1519. https://doi.org/10.1007/S11269-022-03070-Y
Rajaee T, Khani S and Ravansalar M, 2020. Artificial intelligence-based single and hybrid models for prediction of water quality in rivers: A review. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 200:103978.
Sapankevych N and Sankar R, 2009. Time series prediction using support vector machines: A survey. IEEE Computational Intelligence Magazine 4:24–38.
Valyon J and Horvath G, 2007. Extended Least Squares LS-SVM. World Academy of Science, Engineering and Technology 36.
Wang P, Yao J and Wang G, 2019. Exploring the application of artificial intelligence technology for identification of water pollution characteristics and tracing the source of water quality pollutants. Science of Total Environment 693:133440. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2019.07.246
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,112 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 650 |
||