آمار
| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,433 |
| تعداد مقالات | 17,642 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,428,511 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,181,793 |
پیشبینی هوشمند جریان رودخانه با ترکیب الگوریتمهای فراکاوشی شیطان تاسمانی و شاهین دمقرمز در حوضهی دهگلان کردستان | ||
| هیدروژئومورفولوژی | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 05 مهر 1404 | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2025.68113.1799 | ||
| نویسندگان | ||
| احمد شرافتی* 1؛ ادریس معروفی نیا2؛ هیراد عبقری3؛ یوسف حسن زاده4 | ||
| 1جنت آباد مرکزی-35 متری گلستان- 16 متری اول شمالی- خیابان 7 مرکزی- پلاک 41- واحد 5 | ||
| 2دانشجوی دکتری، گروه مدیریت ساخت و آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
| 3دانشیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| 44- استاد، گروه مهندسی آب، مرکز آموزش عالی هیدروانفورماتیک، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز و شرکت فرازآب( مهندسین مشاور)، امور | ||
| چکیده | ||
| پیشبینی دقیق جریان رودخانه نقش مهمی در مدیریت منابع آب، به ویژه برای کاهش مخاطرات ناشی از سیل، هشدار خشکسالی و بهرهبرداری از مخازن سدها ایفا میکند. در این پژوهش از آمار 20 ساله ( از سال 1380 لغایت 1400) بارش، دبی رودخانه و دمای میانگین در مقیاس روزانه در حوضه آبریز دهگلان استان کردستان استفاده گردید. برای انتخاب ترکیب بهینه و سناریوهای مدل از مقادیر بارش (Pt)، دمای میانگین (Tt) و دبی از یک تا سه روز تاخیر (Qt-1 تا Qt-3) با استفاده از ضریب همبستگی پیرسون استفاده شد. جهت انجام مدل سازی و پیش بینی جریان رودخانه نیز از مدلهای هیبریدی شبکه عصبی مصنوعی-شیطان تاسمانی (ANN-TDO)، ماشین بردار پشتیبان رگرسیونی- شاهین دم قرمز (SVR-RTH) و مدل یادگیری عمیق حافظه طولانی کوتاهمدت - شکارچیان دریایی (LSTM-MPA) استفاده گردد. سپس نتایج مدل سازی بر اساس معیارهای ارزیابی (R2-MAE-RMSE-KGE) مورد سنجش قرار گرفت. یافتههای این پژوهش نشان داد که مدلهای هیبردی تا حد بسیار خوبی دقت مدلهای منفرد را بهبود بخشیدند. همچنین نتایج نشان داد که عملکرد مدلها بسیاز نزدیک است اما مدل ANN-TDO نسب به سایر مدلها عملکرد بهتری داشته است. همچنین این مدل در فاز آموزش توانست در سناریوهای یک تا پنج (M1 تا M5) به ترتیب 10.66، 40.25، 39.19، 79.45 و 82.44 درصد عملکرد مدل منفرد ANN را بهبود بخشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| حوضه دهگلان؛ ضریب همبستگی پیرسون؛ پش بینی جریان رودخانه؛ الگوریتم شیطان تاسمانی؛ LSTM | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 84 |
||