| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,489 |
| تعداد مقالات | 18,175 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,786,190 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 20,258,802 |
پیشبینی هوشمند جریان رودخانه با ترکیب الگوریتمهای فراکاوشی شیطان تاسمانی و شاهین دمقرمز در حوضهی دهگلان کردستان | ||
| هیدروژئومورفولوژی | ||
| مقاله 5، دوره 13، شماره 46، فروردین 1405، صفحه 91-73 اصل مقاله (1.63 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2025.68113.1799 | ||
| نویسندگان | ||
| ادریس معروفی نیا1؛ احمد شرافتی* 2؛ هیراد عبقری3؛ یوسف حسن زاده4 | ||
| 1دانشجوی دکتری، گروه مدیریت ساخت و آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
| 2دانشیار، گروه مدیریت ساخت وآب، واحد علوم وتحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
| 3دانشیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| 44- استاد، گروه مهندسی آب، قطب علمی هیدروانفورماتیک، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز و شرکت فرازآب( مهندسین مشاور)، امورارتقای توانمندی تحقیقات وتا لیفات، تبریز، ایران | ||
| 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 | ||
| مراجع | ||
|
References Ahmed, A. A., Sayed, S., Abdoulhalik, A., Moutari, S., & Oyedele, L. (2024). Applications of machine learning to water resources management: A review of present status and future opportunities. Journal of Cleaner Production, 441, 140715. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.140715. Akiner, M. E., Kartal, V., Guzeler, A. C., & Karakoyun, E. (2024). Exploring the applicability of the experiment-based ANN and LSTM models for streamflow estimation. Earth Science Informatics, 17(4), 3111-3135. https://doi.org/10.1007/s12145-024-01332-4. Bickici, B., Beyaztas, B. H., Yaseen, Z. M., Beyaztas, U., & Kahya, E. (2025). Streamflow Intervals Prediction Using Coupled Autoregressive Conditionally Heteroscedastic With Bootstrap Model. Journal of Flood Risk Management, 18(1), e70009. https://doi.org/10.1111/jfr3.70009. Danesh, M., Gharehbaghi, A., Mehdizadeh, S., & Danesh, A. (2025). A comparative assessment of machine learning and deep learning models for the daily river streamflow forecasting. Water Resources Management, 39(4), 1911-1930. https://doi.org/10.1007/s11269-024-04052-y. Danesh, M., Gharehbaghi, A., Mehdizadeh, S., & Danesh, A. (2025). A comparative assessment of machine learning and deep learning models for the daily river streamflow forecasting. Water Resources Management, 39(4), 1911-1930. https://doi.org/10.1007/s11269-024-04052-y. Dehghani, M., Hubálovský, Š., & Trojovský, P. (2022). Tasmanian devil optimization: a new bio-inspired optimization algorithm for solving optimization algorithm. IEEE access, 10, 19599-19620. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3151641. Essam, Y., Huang, Y. F., Ng, J. L., Birima, A. H., Ahmed, A. N., & El-Shafie, A. (2022). Predicting streamflow in Peninsular Malaysia using support vector machine and deep learning algorithms. Scientific Reports, 12(1), 3883. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07693-4. Faramarzi, A., Heidarinejad, M., Mirjalili, S., & Gandomi, A. H. (2020). Marine Predators Algorithm: A nature-inspired metaheuristic. Expert systems with applications, 152, 113377. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113377. Ferahtia, S., Houari, A., Rezk, H., Djerioui, A., Machmoum, M., Motahhir, S., & Ait-Ahmed, M. (2023). Red-tailed hawk algorithm for numerical optimization and real-world problems. Scientific Reports, 13(1), 12950. https://doi.org/10.1038/s41598-023-38778-3. Ghimire, S., Yaseen, Z. M., Farooque, A. A., Deo, R. C., Zhang, J., & Tao, X. (2021). Streamflow prediction using an integrated methodology based on convolutional neural network and long short-term memory networks. Scientific Reports, 11(1), 17497. https://doi.org/10.1038/s41598-021-96751-4. Ghumman, A. R., Ahmad, S., & Hashmi, H. N. (2018). Performance assessment of artificial neural networks and support vector regression models for stream flow predictions. Environmental monitoring and assessment, 190(12), 704. https://doi.org/10.1007/s10661-018-7012-9. Grey, V., Fletcher, T., Smith-Miles, K., Hatt, B., & Coleman, R. (2025). Harnessing the strengths of machine learning and geostatistics to improve streamflow prediction in ungauged basins; the best of both worlds. Journal of Hydrology, 133936. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133936. Ismail, I. I., Jibril, M. M., Muhammad, U. J., Mahmoud, I. A., Aliyu, U. U., Abdullahi, A., & Malami, S. I. (2025). Ensemble Machine Learning Technique Based on Gaussian Algorithm for Stream Flow Modelling. Techno-computing Journal, 1(2), 1-17. https://doi.org/10.71170/tecoj.2025.1.2.pp1-17. Katsekpor, J. T., Greve, K., & Yamba, E. I. (2025). Streamflow Forecasting using Machine Learning for Flood Management and Mitigation in the White Volta Basin of Ghana. Environmental Challenges, 101181. https://doi.org/10.1016/j.envc.2025.101181. Li, P. C., Dey, S., & Merwade, V. (2025). Analyzing the effects of data splitting and covariate shift on machine learning based streamflow prediction in ungauged basins. Journal of Hydrology, 653, 132731. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.132731. Nasir, N., Irwan, D., Ahmed, A. N., Ibrahim, S. L., Ibrahim, I., Sherif, M., & El-Shafie, A. (2025). Harnessing machine learning for streamflow prediction: A comparative study of advanced models in the Upper Klang River Basin, Malaysia. Journal of Hydrology: Regional Studies, 60, 102565. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102565. Salaeh, N., Ditthakit, P., Pinthong, S., Wipulanusat, W., Weesakul, U., Elkhrachy, I., ... & Elsahabi, M. (2025). Utilizing machine learning to estimate monthly streamflow in ungauged basins of Thailand's southern basin. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 138, 103840. https://doi.org/10.1016/j.pce.2024.103840. Sharifi, Z., Mostafazadeh, R., Esmali Ouri, A., Hazbavi, Z., Golshan, M. (2023). Comparing optimization methods of SIMHYD model parameters to simulate daily flow discharge in the Kouzetopraghi Watershed, Ardabil, Hydrogeomorphology, 10(34), 33-51. https://doi.org/10.22034/hyd.2023.49595.1617 Shahedi, k., Forootan Danesh, M. (2022). River Flow Simulation in the Ghorichay Watershed using the Wetspa Model, Hydrogeomorphology, 9(32), 25-42. https://doi.org/10.22034/hyd.2022.49767.1619 Shen, B., Khishe, M., & Mirjalili, S. (2023). Evolving Marine Predators Algorithm by dynamic foraging strategy for real-world engineering optimization problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 123, 106207. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106207. Solanki, H., Vegad, U., Kushwaha, A., & Mishra, V. (2025). Improving streamflow prediction using multiple hydrological models and machine learning methods. Water Resources Research, 61(1), https://doi.org/10.1029/2024WR038192. Tosan, M., Nourani, V., Kisi, O., & Dastourani, M. (2025). Evolution of ensemble machine learning approaches in water resources management: a review. Earth Science Informatics, 18(2), 416. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01911-z. Tripathy, K. P., & Mishra, A. K. (2024). Deep learning in hydrology and water resources disciplines: concepts, methods, applications, and research directions. Journal of Hydrology, 628, 130458. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130458. Vinokić, L., Dotlić, M., Prodanović, V., Kolaković, S., Simonovic, S. P., & Stojković, M. (2025). Effectiveness of three machine learning models for prediction of daily streamflow and uncertainty assessment. Water Research X, 27, 100297. https://doi.org/10.1016/j.wroa.2024.100297. Wang, W., & Lyu, L. (2024). Adaptive Tasmanian devil optimizer for global optimization and application in wireless sensor network deployment. IEEE Access, 12, 72382-72407. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3403089. Zhang, Y., Ye, A., Li, J., Nguyen, P., Analui, B., Hsu, K., & Sorooshian, S. (2025). Improve streamflow simulations by combining machine learning pre-processing and post-processing. Journal of Hydrology, 655, 132904. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.132904.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 241 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 55 |
||