تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,487,222 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,214,080 |
تحلیل مدلهای هوش مصنوعی هیبریدی نوین در برآورد دبی سیلابی:مطالعه موردی: حوضه آبریز کشکان | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 8، شماره 29، اسفند 1400، صفحه 201-187 اصل مقاله (1.48 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2022.49807.1620 | ||
نویسندگان | ||
سعید رستمی1؛ بابک شاهی نژاد* 2؛ حجت اله یونسی2؛ حسن ترابی پوده3؛ رضا دهقانی4 | ||
1دانشجوی دکتری سازههای آبی، دانشکدهی کشاورزی، دانشگاه لرستان | ||
2استادیار گروه مهندسی آب، دانشکدهی کشاورزی، دانشگاه لرستان | ||
3دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکدهی کشاورزی، دانشگاه لرستان | ||
4دانشآموختهی دکتری سازههای آبی، دانشکدهی کشاورزی، دانشگاه لرستان | ||
چکیده | ||
سیل از جمله پدیدههای طبیعی است که هر ساله خسارات جانی و مالی زیادی را در دنیا به بار آورده و مشکلات عدیدهای را بر سر راه توسعهی اقتصادی و اجتماعی کشورها ایجاد مینماید. از این رو جهت کاهش خسارات، کنترل و هدایت این پدیده، برآورد دبی سیلابی و شناسایی عوامل مؤثر بر آن بسیار حائز اهمیت میباشد. در این پژوهش، به منظور برآورد دبی سیلابی حوضهی آبریز کشکان واقع در استان لرستان از مدلهای هوش مصنوعی هیبریدی نوین شامل شبکه عصبی مصنوعی- تفنگدار خلاق، شبکه عصبی مصنوعی-عنکبوت بیوه سیاه و شبکه عصبی مصنوعی- ازدحام مرغ در طی دورهی زمانی 1400-1390 استفاده شد. برای ارزیابی عملکرد شبیهسازی از شاخصهای آماری ضریب تعیین (R2)، میانگین مطلق خطا (MAE)، ضریب کارایی نش- ساتکلیف (NSE) و درصد بایاس (PBIAS) استفاده گردید. نتایج نشان داد که بطور کلی مدلهای هوش مصنوعی هیبریدی عملکرد بهتری نسبت به مدل منفرد در برآورد دبی سیلابی دارند. نتایج نشان داد مدل شبکه عصبی مصنوعی- تفنگدار خلاق نسبت به سایر مدلها از دقت بیشتر و خطای کمتری برخوردار است. در مجموع نتایج نشان داد استفاده از مدلهای هوش مصنوعی هیبریدی در برآورد دبی سیلابی موثر بوده و میتواند به عنوان راهکاری مناسب و سریع در مدیریت منابع آب مطرح شود. | ||
کلیدواژهها | ||
تفنگدار خلاق؛ شبیهسازی؛ هوش مصنوعی؛ جنوب غربی؛ حوضهی آبریز کشکان | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Adnan, R.M., Liang, Z., Heddam, S., Zounemat-Kermani, M., Kisi, O., Li, B. (2020). Least square support vector machine and multivariate adaptive regression splines for streamflow prediction in mountainous basin using hydro-meteorological data as inputs. Journal of Hydrology, 586,371-388. Aljarah, I., Ala’M, A.Z., Faris, H., Hassonah, M.A., Mirjalili, S., & Saadeh, H. (2018). Simultaneous feature selection and support vector machine optimization using the grasshopper optimization algorithm. Cognitive Computation, 10(3), 478-495. Arora, S., & Anand, P. (2019). Chaotic grasshopper optimization algorithm for global optimization. Neural Computing and Applications, 31(8), 4385-4405. Babaali, H.R., Dehghani, R. (2017). The prediction of the flood peak discharge using a wavelet neural network, Journal of Hydrogeomorphology, 4(11), 21-42. Dehghani, R., Torabi, H. (2022). The effect of climate change on groundwater level and its prediction using modern meta- heuristic model. Groundwater for Sustainable Development, 16(4), 224-238, https://doi.org/10.1016/j.gsd.2021.100702 Dehghani, R., Torabi, H., Younesi, H., Shahinejad, B. (2020). Investigating the Application of Hybrid Support Vector Machine Models in Predicting River Flow of Karkhe Basin, Journal of Hydrogeomorphology, 7(22), 155-175. Ghorbani, M.A., Deo, RC., Karimi, V., Yassen, ZM., Terzi, O, (2018). Implementation of a hybrid MLP-FFA model for water level prediction of Lake Egirdir, Turkey, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 32(6), 1683-1697. Kilinc, H.C., Haznedar, B.(2022). A Hybrid Model for Streamflow Forecasting in the Basin of Euphrates. Water, 14(80), 2-15 Kisi, O., Karahan, M., and Sen, Z. (2006). River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach, Hydrology of Process, 20(2), 4351-4362. Malik, A., Tikhamarine, Y., Souag-Gamane, D., Kisi, O., & Pham, Q. B. (2020). Support vector regression optimized by meta-heuristic algorithms for daily streamflow prediction. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 34(11), 1755-1773. Meng, X., Liu, Y., Gao, X., & Zhang, H. (2014). A new bio-inspired algorithm: chicken swarm optimization. In International Conference in Swarm Intelligence, 8, 86-94 Nagy, H., Watanabe, K., and Hirano, M. (2002). Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model, Journal of Hydraulics Engineering, 128(3), 558-559. Nourani, V., Kisi, Ö., Komasi, M. (2011). Two hybrid artificial intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process. Journal of Hydrology, 402(1–2), 41–59. Nourani, V., Alami, MT., Aminfar, MH. (2009) .A combined neural-wavelet model for prediction of Ligvanchai watershed precipitation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(2), 466–472. Pijarski, P., & Kacejko, P. (2019). A new metaheuristic optimization method: the algorithm of the innovative gunner (AIG), Engineering Optimization, 51(12), 2049-2068. Saremi, S., Mirjalili, S., & Lewis, A. (2017). Grasshopper optimisation algorithm: theory and application. Advances in Engineering Software, 105, 30-47. Sebastian, P.A., & Peter, K.V. (2009). Spiders of India. Universities press. Sigaroodi, S.K., Chen, Q., Ebrahimi, S., Nazari, A., Choobin, B. (2014). Long-term precipitation forecast for drought relief using atmospheric circulation factors: a study on the Maharloo Basin in Iran. Hydrol. Earth Syst. Sci, 18, 1995–2006, doi:10.5194/hess-18-1995-2014. Tokar, A., Johnson, P. (1999). Rainfall-Runoff Modeling Using Artificial Neural Networks. J Hydrol. Eng, 4(3), 232-239. Zouache, D., Arby, Y. O., Nouioua, F., & Abdelaziz, F. B. (2019). Multi-objective chicken swarm optimization: A novel algorithm for solving multi-objective optimization problems. Computers & Industrial Engineering, 129, 377-391. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 558 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 393 |