تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,385 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,216,947 |
پیش بینی جریان سالانه رودخانه با استفاده از مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک و رگرسیون فازی | ||
دانش آب و خاک | ||
مقاله 6، دوره 19، بهار و تابستان، تیر 1388، صفحه 65-82 اصل مقاله (267.69 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
لاله پرویز* 1؛ مجید خلقی1؛ احمد فاخری فرد2 | ||
1دانشگاه تهران | ||
2دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
رشد روزافزون جمعیت و محدودیت منابع آب سطحی در کشور، لزوم پیشبینی دقیقتر مقدار آورد رودخانه را به دلیل اهمیت در برنامهریزی و مدیریت منابع آب از جمله بهرهبرداری از مخازن و طراحی سازههای کنترل سیلاب با استفاده از ابزارها و روشهای نوین مدلسازی میطلبد. در این راستا، مدلهای سری زمانی از دیرباز مورد توجه هیدرولوژیستها بودهاند. هدف این تحقیق، ارزیابی کارآیی دو رهیافت کلی مدل سری زمانی و رگرسیون فازی در پیشبینی جریان سالانه رودخانه میباشد. در مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک از رهیافت سری زمانی، کارآیی روشهای درستنمایی شرطی و درستنمایی غیر شرطی در تخمین پارامترهای مدل مورد بررسی قرار گرفت. در مدل رگرسیون فازی، به منظور در نظرگرفتن عدم قطعیت حاکم بر سیستمهای طبیعی، از تابع عضویت مثلثی متقارن و نامتقارن استفاده شد. به منظور مقایسه کارآیی دو مدل مذکور در پیشبینی جریان سالانه، آمار آبدهی برخی از ایستگاههای حوضه آبریز دریاچه ارومیه بکار گرفته شد. نتایج نشان دادند که در بین روشهای تخمین پارامترها، روش درستنمایی غیرشرطی به عنوان روش کارآمد در تخمین پارامترهای مدل ARIMA میباشد. مقایسه جریانهای سالانه پیشبینی شده توسط مدلهای ARIMA و رگرسیون فازی براساس معیارهایی مانند RMSE، دلالت بر عملکرد بهتر رهیافت رگرسیون فازی نسبت به مدل سری زمانی داشت. عملکرد بهتر تابع عضویت مثلثی متقارن نسبت به نوع نامتقارن آن از حیث درنظر گرفتن عدم قطعیت حاکم بر مسئله مدلسازی از دیگر نتایج این تحقیق میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
تخمین پارامتر؛ حوضه آبریز دریاچه ارومیه؛ رگرسیون فازی؛ ماکزیمم درستنمایی؛ مدل ARIMA | ||
مراجع | ||
جلال کمالی ا، محمودیان شوشتری م و جلال کمالی ن، 1385. پیش بینی جریان ماهانه ورودی به مخزن سد شهید عباسپور با استفاده از مدل های سری زمانی Box-Jenkins . هفتمین سمینار بین المللی مهندسی رودخانه. دانشگاه شهید چمران اهواز.1-7. کوره پزان ا،1384. اصول تئوری مجموعه های فازی و کاربردهای آن در مدلسازی مسایل مهندسی منابع آب. انتشارات جهاد دانشگاهی واحد صنعتی امیر کبیر. مشکانی م، 1371. تحلیل سری زمانی :پیش بینی و کنترل (ترجمه). انتشارات دانشگاه شهید بهشتی . Box EP and Jenkins GM, 1976. Time Series Analysis: Forecasting and Control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs,NJ.
Brockwell PJ and Davis RA, 1987. Time series: Theory and Method. Springer-Verlag, New York.
Carlson RF, MacCormick AJA and Watts DG, 1970. Applications of linear models to four annual streamflow series. Water Resoure Research 6: 1070-1078.
Chang Y and Ayyub B, 2001. Fuzzy regression methods- a comparative assessment. Fuzzy Sets and Systems 119: 187-203.
Delleur JW, Tao PC and Kavvar ML, 1976. An evaluation of the practically and complexity of some rainfall and runoff time series models. Water Resoure Research 12 (5), 953-970.
Hojati M, Bector CR and Smimou K, 2005. A simple method for computation of fuzzy linear regression. European Journal of Operational Research 166:172-184.
Kurunc A, Yurekli K and Cevik O, 2005. Performance of two stochastic approaches for forecasting water quality and streamflow data Yesilrmak River, Turkey. Environmental Modeling & Software. 20: 1195-1200.
Montanari A, Rosso R and Taqqu S, 1997 .Fractionally differenced ARIMA models applied to hydrologic time series: Identification, estimation, and simulation. Water Resources Research 3(5): 1035-1044.
Myung I, 2003. Tutorial on maximum likelihood estimation. Journal of Mathematical Psychology 47: 90-100.
ObadageAS and Harnpornchai N, 2006. Determination of point maximum likelihood in failure domain using genetic algorithm. International Journal of Pressure Vessels and Piping 83: 276-282.
Radden DT and Woodall WH, 1994. Properties of certain fuzzy linear regression methods. Fuzzy Sets and Systems 64: 361-375.
Salas JD, Delleur JW, Yevjevich V and Lane WL, 1988. Applied Modeling of Hydrologic Time Series, Water Resource Publication (WRP) 192-194.
Shine DW and Lee JH, 2000. Consistency of the maximum likelihood estimators for nonstationary ARMA regressions with time trends. Journal of Statistical Planning and Inference 87: 55-68.
Tanaka H and Uejima S, 1982. Linear regression analysis with fuzzy model. IEEE Trans. Systems, Man, Cybernet 12:903-907.
Toly C and Wang MJ, 1999. Forecasting methods using fuzzy concepts. Fuzzy sets and systems. 105 (3): 339-352 .
Tseng YH, Durbin P and Tzeng GH, 2001. Using fuzzy piecewise regression analysis to predict the nonlinear time series of turbulent flows with automatic chang- point detection. Flow, Turbulence and Combustion. 67: 81-106.
Valenzuela O, Marquez L, Pasadas M and Rojas I, 2004. Automatic identification of ARIMA time series by expert systems using paradigms of artificial intelligence. Mongrafias del Seminaro Garcia de Galdeeano 31:425-435.
Wu, HCH, 2003. Fuzzy estimates of regression parameters in linear regression models for imprecise input and output data. Computational Statistics & Data Analysis 42: 203-217.
Wu JS, ASCE PEM, Han J, Annambhotla S and Bryant S, 2005. Artificial neural networks for forecasting watershed runoff and streamflows. Journal of Hydrology Engineering. 10 (3):216-222.
Yen KK, Ghoshary S and Roig G, 1999.A linear model using triangular fuzzy number coefficients. Fuzzy sets and systems 106:167-177.
Zadeh LA, 1965. Fuzzy sets and information. Control 8, 338-353. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,776 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,730 |