| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,557 |
| تعداد مقالات | 18,996 |
| تعداد مشاهده مقاله | 64,321,231 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,537,621 |
پیشبینی تراز سطح آب مخزن سد سفیدرود به وسیله شبکه عصبی بهبودیافته با چند الگوریتم فرا ابتکاری | ||
| دانش آب و هیدرولیک | ||
| دوره 36، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 25-43 اصل مقاله (1.12 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامل پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hws.2026.71513.1045 | ||
| نویسندگان | ||
| سید سجاد علیپور1؛ هادی مدبری* 2؛ حسین حکیمی خوانسر3 | ||
| 1دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی عمران سازه های هیدرولیکی موسسه آموزش عالی جهاد دانشگاهی رشت، ایران | ||
| 2استادیار گروه پایش منابع آب پژوهشکده محیط زیست جهاد دانشگاهی گیلان. رشت. | ||
| 3دکترای مهندسی آب گرایش سازههای آبی دانشگاه تبریز | ||
| چکیده | ||
| در پژوهش حاضر، چهار مدل ترکیبی بر پایه شبکه عصبی مصنوعی طراحی گردید. این مدلها با بهرهگیری از الگوریتمهای وال (WOA)، گرگ خاکستری (GWO)، شاهین هریس (HHO) و کلونی مورچگان پیوسته (ACOR) ترکیب شدند تا پیشبینی روزانه تراز مخزن سد سفیدرود را انجام دهند. دادههای روزانه پانزده ساله، از ۱۳۸۶ تا ۱۴۰۱، جمعآوری گردید. متغیرها شامل دبی ورودی، دبی خروجی، حجم مخزن، سطح آب و تراز مخزن بود. تراز سطح آب مخزن به عنوان خروجی اصلی مدلها در نظر گرفته شد. متغیرهای ورودی با تحلیل همبستگی متقاطع و خودهمبستگی گزینش شدند. دادهها به نسبت ۷۰ درصد برای آموزش و ۳۰ درصد برای آزمون تقسیم شده و عملکرد مدلها با استفاده از ضریب تبیین، میانگین خطای مطلق، ریشه میانگین مربعات خطای نرمالشده، شاخص پراکندگی و شاخص عملکرد جهانی ارزیابی گردید. در مرحله آزمون، مدل شبکه عصبی مصنوعی برپایه الگوریتم وال بالاترین دقت را با مقادیر R² برابر 9991/0، MAE برابر 43/0 متر، NRMSE برابر 01/0 و SI برابر 01/0 به دست آورد. این مدل بر اساس شاخص عملکرد جهانی نیز رتبه اول را کسب کرد. مدلهای مدل شبکه عصبی مصنوعی برپایه الگوریتم گرگ خاکستری، کلونی مورچگان پیوسته و شاهین هریس به ترتیب در جایگاههای بعدی قرار گرفتند. در مجموع، نتایج به دست آمده نشان میدهد که ترکیب الگوریتمهای فراابتکاری با شبکه عصبی، امکان خروج از بهینههای محلی را فراهم میآورد و دقت پیشبینی تراز سطح آب مخزن را نیز به طور قابل ملاحظهای افزایش میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم فرا ابتکاری؛ الگوریتم وال؛ تراز سطح آب مخزن؛ سد سفیدرود؛ شبکه عصبی مصنوعی | ||
| مراجع | ||
|
Barzegar R, Fijani E, Moghaddam AA, and Tziritis E, 2017. Forecasting of groundwater level fluctuations using ensemble hybrid multi-wavelet neural network-based models, Science of the Total Environment, 599, 20–31, doi:10.1016/j.scitotenv.2017.04.189.
Behar O, Khellaf A, and Mohammedi K, 2015. Comparison of solar radiation models and their validation under Algerian climate – The case of direct irradiance, Energy Conversion and Management, 98, 236–251, doi:10.1016/j.enconman.2015.03.067.
Buyukyildiz M, Tezel G, and Yilmaz V, 2014. Estimation of the change in lake water level by artificial intelligence methods, Water Resources Management, 28(13), 4747–4763, doi:10.1007/s11269-014-0773-1.
Das M, Ghosh SK, Chowdary V, Saikrishnaveni A, and Sharma R, 2016. A probabilistic nonlinear model for forecasting daily water level in reservoir, Water Resources Management, 30(9), 3107–3122, doi:10.1007/s11269-016-1334-6.
Das S, Forer L, Schönherr S, Sidore C, Locke AE, Kwong A, Vrieze SI, Chew EY, Levy S, and McGue M, 2016. Next-generation genotype imputation service and methods, Nature Genetics, 48(10), 1284–1287, Rehamnia:10.1038/ng.3656.
Hakimi Khansar H, 2021. Simulation of behavior of the Kabudval Dam during construction with 3D numerical modeling, Amirkabir Journal of Civil Engineering, 53(9), 20–20, doi:10.22060/ceej.2020.18172 .6790.
Hakimi Khansar H, Salimi H, and Shiri J, 2024. Extended estimation of daily inflow of Sefidroud dam using meta-heuristic algorithms combined with fuzzy neural inference system, Amirkabir Journal of Civil Engineering, 56(1), 3–22, doi:10.22060/ceej. 2024.22456.8102 (In Persian).
Hecht-Nielsen R, 1988. Neurocomputing: Picking the human brain, IEEE Spectrum, 25(3), 36–41, doi:10.1109/6.4520.
Heidari AA, Mirjalili S, Faris H, Aljarah I, Mafarja M, and Chen H, 2019. Harris hawks optimization: Algorithm and applications, Future Generation Computer Systems, 97, 849–872, doi:10.1016/j.future.2019.02.028.
Hipni A, El-shafie A, Najah A, Karim OA, Hussain A, and Mukhlisin M, 2013. Daily forecasting of dam water levels: Comparing a support vector machine (SVM) model with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), Water Resources Management, 27(10), 3803–3823, doi.org/10.1007/s11269 -013-0382-4.
Kişi Ö, 2008. River flow forecasting and estimation using different artificial neural network techniques, Hydrology Research, 39(1), 27–40, doi:10.2166/nh.2008.026.
Kisi O, Shiri J, and Nikoofar B, 2012. Forecasting daily lake levels using artificial intelligence approaches, Computers & Geosciences, 41, 169–180, doi:10.1016/j. cageo.2011.08.027.
Kohavi R, 1995. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection, In Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, 2, 1137–1145.
Lai V, Huang YF, Koo CH, and Ahmed AN, 2022. A review of reservoir operation optimisations: from traditional models to metaheuristic algorithms, Archives of Computational Methods in Engineering, 29, 3435–3457, doi:10.1007/s11831-021-09701 -8.
Lewis-Beck MS, 2005. Election forecasting: Principles and practice, The British Journal of Politics and International Relations, 7(2), 145–164, doi:10.1111/j.1467-856X.2005. 00178.x.
Li MF, Tang XP, Wu W, and Liu HB, 2013. General models for estimating daily global solar radiation for different solar radiation zones in mainland China, Energy Conversion and Management, 70, 139–148, doi:10.1016/ j.enconman.2013.03.004.
Ma C, and Iqbal M, 1984. Statistical comparison of solar radiation correlations monthly average global and diffuse radiation on horizontal surfaces, Solar Energy, 33, 143–148.
Maroufpoor S, Maroufpoor E, Bozorg-Haddad O, Shiri J, and Yaseen ZM, 2019. Soil moisture simulation using hybrid artificial intelligent model: Hybridization of adaptive neuro fuzzy inference system with grey wolf optimizer algorithm, Journal of Hydrology, 575, 544–556.
Mirjalili S, and Lewis A, 2016. The whale optimization algorithm, Advances in Engineering Software, 95, 51–67, doi:10. 1016/j.advengsoft.2016.01.008.
Modabberi H, Hashemi MMR, Ashournia M, and Rahimipour MA, 2017. Sensitivity analysis and vulnerability mapping of the Guilan aquifer using Drastic method, Reviews on Environmental Health and Environmental Science, 4(1), 27–41, doi:10.18488/journal.80.2017.41.27.41.
Modaberi H, and Shokoohi A, 2020. Determining water requirement of Anzali Wetland based on eco-tourism indices within the framework of IWRM, Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(10), 2501–2517, doi:10.22059/ijswr.2020.303554.6686 33 (In Persian with English Abstract).
Parsa J, Hakimi Khansar H, Hoseinzadeh Dalir A, and Shiri J, 2021. Simulation of soil stress in earth dams using artificial intelligence models and determination of effective features, Amirkabir Journal of Civil Engineering, doi:10. 22060/ceej.2021.18682 .6925.
Patino CM, and Ferreira JC, 2015. Confidence intervals: A useful statistical tool to estimate effect sizes in the real world, Jornal Brasileiro de Pneumologia, 41, 565–566, doi:10.1590/S1806-375620150000003 14.
Rehamnia I, and Mahdavi-Meymand A, 2025. Advancing reservoir water level predictions: evaluating conventional, ensemble and integrated swarm machine learning approaches, Water Resources Management, 39(2), 779–794, doi:10.1007/s11269-024-03999-0.
Refaeilzadeh P, Tang L, and Liu H, 2009. Cross-validation, In Liu L and Özsu MT (Eds.), Encyclopedia of Database Systems, Springer, 532–538.
Sammen SS, Mohamed T, Ghazali A, Sidek L, and El-Shafie A, 2017. An evaluation of existent methods for estimation of embankment dambreach parameters, Natural Hazards, 87(1), 545566, doi:10.1007/s11069 -017-2764-z.
Shamim MA, Hassan M, Ahmad S, and Zeeshan M, 2016. A comparison of artificial neural networks (ANN) and local linear regression (LLR) techniques for predicting monthly reservoir levels, KSCE Journal of Civil Engineering, 20(2), 971–977, doi:10. 1007/s12205-015-0298-z.
Soleymani Z, Mahmoodabadi N, and Nouri MM, 2016. Language skills and phonological awareness in children with cochlear implants and noral hearing, International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology, 83, 16–21.
Stone RJ, 1993. Improved statistical procedure for the evaluation of solar radiation estimation models, Solar Energy, 51(4), 289–291.
Valizadeh N, and El-Shafie A, 2013. Forecasting the level of reservoirs using multiple input fuzzification in ANFIS, Water Resources Management, 27(9), 3319–3331, doi:10.1007/ s11269-013-0349-5.
Willmott CJ, and Matsuura K, 2006. On the use of dimensioned measures of error to evaluate the performance of spatial interpolators, International Journal of Geographical Information Science, 20(1), 89–102, doi:10.1080 /13658810500286976.
. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 55 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 84 |
||