
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,381 |
تعداد مقالات | 16,906 |
تعداد مشاهده مقاله | 54,424,534 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,099,869 |
مدلسازی برآورد میزان رسوب معلق رودخانه با استفاده از رگرسـیون بـردار پشتیبان و روش گروهی کنترل دادهها | ||
دانش خاک و گیاه | ||
دوره 34، شماره 2، تیر 1403، صفحه 203-222 اصل مقاله (1.49 M) | ||
نویسنده | ||
امیر مرادی نژاد* | ||
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان مرکزی، سازمان تات | ||
چکیده | ||
به سبب اهمیت فراوان انتقال رسوب در استفادة بهینه از منابع آبی دستیابی به روشـی بـا دقـت مناسب برای تخمین میزان بار رسوبی معلق رودخانهها بسیار ضروری است. هدف از این پژوهش ارزیابی و مقایسه دو روش مدلهای ماشین بردار پشتیبان (SVM) و روش گروهی کنترل دادهها (GMDH) در برآورد بار رسوب معلق ایستگاه پل دوآب رودخانه قرهچای استان مرکزی و مقایسه با نتایج منحنی سنجه میباشد. برای این کار از دادههای روزانه پارامترهای دبی، رسوب، دما و بارندگی ایستگاه پل دوآب شازند استفاده شد. برای این کار 13 سناریو و ترکیب مختلف از پارامترها تعریف شد. نتایج مدلسازی با (SVM) نشان داد که سناریوی شماره6 که شامل دبی در زمان فعلی و دبی و رسوب با یک گام تأخیر زمانی با بیشترین ضریب تعیین R2 با مقدار 0.98 و کمترین ریشه میانگین مربعات خطا RMSE برابر 185 کیلوگرم در روز نسبت به سناریوهای دیگر عملکرد بهتری دارد. در مرحله بعد از بهترین الگوی انتخابی مدل (SVM) بهعنوان ورودی مدل GMDH استفاده شد. نتایج با مدل (SVM) و منحنی سنجه رسوب مقایسه شد. نتایج بیانگر عملکرد قابل قبول مدل GMDH با بیشترین ضریب تعیین R2 برابر 0.99 و کمترین ریشه میانگین مربعات خطا برابر 83 کیلوگرم در روز شد نسبت به دو روش دیگر است. نتایج بهدست آمده نشان داد هر دو روش دادهکاوی بررسی شده بهمراتب نتایج بهتری نسبت به منحنی سنجة رسوب ارائه میکننند. ضرایب به کار رفته برای واسنجی مدلهای هوشمند مورد استفاده در این پژوهش میتواند برای تخمین رسوبات معلق ایستگاههای مجاور بسیار مفید واقع شود. | ||
کلیدواژهها | ||
رسوب معلق؛ مدلسازی؛ پل دوآب؛ GMDH؛ SVM | ||
مراجع | ||
Adnan RM, Yaseen ZM, Heddam S, Shahid S, Sadeghi-Niaraki A and Kisi O, 2022. Predictability performance enhancement for suspended sediment in rivers: Inspection of newly developed hybrid adaptive neuro-fuzzy system model. International Journal of Sediment Research 37(10): 383–398. https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2021.10.001 Alp M and Cigizoglu HK, 2007. Suspended sediment load simulation by two artificial neural network methods using hydrometeorological data. Environmental Modelling and Software 22: 2-13. Aytek A and Kisi O, 2007. A genetic programming approach to suspended sediment modeling. Journal of Hydrology 351: 288-298. Biranvand N, Sepahvand A and Haqizadeh A, 2022. Modeling of suspended sediment using machine learning algorithms in periods of low and high water (Case study: Kashkan watershed). Soil and Water Modeling and Management (3)2: DOI: 10.22098/mmws.2022.11262.1115.(In Persian with English Abstract). Chen XY and Chau KW, 2016. A Hybrid Double Feedforward Neural Network for Suspended Sediment Load Estimation, Water Resource Management. 30(7): 2179-2194. https://doi.org/10.1007/s11269-016- 1281-2 Cigizoglu HK and Kisi O, 2006. Methods to improve the neural network performance in suspended sediment estimation. Journal of Hydrology 317: 221-238. Eivani1 Z, Ahmadi MM and Qaderi K, 2016. Estimation of suspended sediment load concentration in river system using Group Method of Data Handling (GMDH). Journal of Watershed Management Research 7(13):218-229. (In Persian with English Abstract). Hesavi M and Shafaee-Bajestan M, 2010. Estimate of Sediment Bed Load in Karoon River Ahwaz Station. 8th International River Engineering Conference, Date 26 June 2010, Ahwaz, Iran. (In Persian with English Abstract). Ivakhnenko AG, 1968. The Group Method of Data Handling-a Rival of the Method of Stochastic Approximation, Soviet Automatic Control c/c of Avtomatika 1: 43-55. Jie LC and Yu ST, 2011. Suspended sediment load estimate using support vector machines in Kaoping River basin. International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet). 16-18 April .doi: 10.1109/CECNET.2011.5769267 Keshtegar B, Piri J, Hussan WU, Ikram K, Yaseen M, Kisi O, Adnan RM, Adnan M and Waseem M, 2023. Prediction of sediment yields using a Data-Driven Radial M5 Tree Model. Journal of Water, 15: 1437. https://doi.org/10.3390/w15071437 Kisi O and Shiri J, 2012. River Suspended sediment estimation by climate variables implication: Comparative study among soft computing techniques. Computer and Geosciences 43: 73-82. Kisi O, Ozkan C and Bahriye A, 2012. Modeling discharge-sediment relationship using neural networks with Artificial Bee Colony Algorithm. Journal of Hydrology: 94-103. Mehrizi Haeri AA, 2012. Data mining: concepts, methods and applications. Master's thesis in economic and social statistics, Faculty of Economics, Allameh Tabatabai University. (In Persian with English Abstract). 222مرادی نژادنشریه دانش آب و خاک / جلد34شماره2/ سال1403 Moradi-Nejad A, Davoudmaqami D and Moradi M, 2018. Investigating the efficiency of methods for estimating the suspended sediment load of Qarachai river. Environment and Water Engineering (4)5: https://doi.org/10.22034/jewe.2020.211925.1341.(In Persian with English Abstract). Moradi-Nejad A, Khosrobigi S, Akbari M and Hosseini SA, 2023. Evaluation of soft calculation methods in estimation of river suspended sediment (Hassanabad station of Tirah River). Soil and Water Modeling and Management. https://doi.10.22098/mmws.2023.12620.1258. (In Persian with English Abstract). Nikpour MR and Sani Khani H, 2016. Modeling of river suspended sediments using soft calculations (Darah-Rood River). Irrigation and Water Engineer's Scientific and Research Quarterly. 8(30):29-44. https://civilica.com/doc/888603. (In Persian with English Abstract). Qobadian R and Shokri H, 2018. Numerical investigation of factors affecting the distribution of unbalanced sediment concentration in natural rivers (Case study: Qarasu River, Kermanshah). Journal of Water and Soil 2(34): 241-253. DOI: 10.22067/jsw.v34i2.7632. (In Persian with English Abstract). Safavi H, 1390 Engineering Hydrology, Arkan Danesh Publications, 3rd edition, Isfahan. 699P. Satari MT, Rezazadeh Jodi A, Safdari F and Kahramanzadeh F, 2016. Performance evaluation of M5 tree model and support vector regression methods in river suspended sediment modeling. Protection of Water and Soil Resources 6(1):109-124. https://civilica.com/doc/1297623. (In Persian with English Abstract). Sheikh Alipour Z, Hasanpour F and Bigi M, 2014. Comparison of artificial intelligence methods in estimating suspended sediment load (Case study: Sistan River). Water and Soil Conservation Research 7(2): 41-60. (In Persian with English abstract). Zakaria N, Azamathulla HMD, Chang CHK and Ghani AAB, 2010. Gene expression programming for total bed material load estimation-a case study. Science of the Total Environment, 408: 5078-5085. Zhou Y, Lu XX, Huang Y and Zhu YM, 2007. Suspended sediment flux modeling with artificial neural network: An example of the Longchuanjiang River in the upper Yangtze catchment, China. Geomorphology 84: 111-125. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 45 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 53 |