تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,860 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,217,423 |
تخمین خشکسالی با استفاده از شبکه های هوشمند | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
مقاله 9، دوره 5، شماره 14، خرداد 1397، صفحه 179-197 اصل مقاله (842.01 K) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
حسن ترابی پوده* 1؛ بابک شاهی نژاد2؛ رضا دهقانی3 | ||
1دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه لرستان | ||
2استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه لرستان، لرستان، ایران | ||
3دانشجوی دکترای سازه های آبی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران. | ||
چکیده | ||
چکیده خشکسالی یکی از پدیدههای آب و هوایی است که در همهی شرایط اقلیمی و در همهی مناطق کرهی زمین به وقوع میپیوندد. پیشبینی خشکسالی نقش مهمی در طراحی و مدیریت منابع طبیعی، سیستمهای منابع آب، تعیین نیاز آبی گیاه ایفا مینماید. در این پژوهش جهت تخمین شاخص بارش استاندارد 12 ماههی چهار ایستگاه بارانسنجی دلفان، سلسله، دورود و بروجرد واقع در استان لرستان از مدل شبکهی عصبی موجک استفاده شد و نتایج آن با سایر روشهای هوشمند از جمله شبکهی عصبی مصنوعی مقایسه گردید. برای این منظور از پارامتر بارش در مقیاس زمانی ماهانه در طی دورهی آماری (1372-1392) به عنوان ورودی و شاخص بارش استاندارد به عنوان پارامتر خروجی مدلها انتخاب گردید. معیارهای ضریب همبستگی، ریشهی میانگین مربعات خطا و میانگین قدر مطلق خطا برای ارزیابی و عملکرد مدلها مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد هر دو مدل قابلیت خوبی در تخمین شاخص بارش استاندارد دارند، لیکن از لحاظ دقت، مدل شبکهی عصبی موجک عملکرد بهتری نسبت به شبکهی عصبی مصنوعی از خود نشان داده است. در مجموع نتایج نشان داد استفاده از مدل شبکهی عصبی موجک میتواند در زمینه تخمین خشکسالی موثر باشد. | ||
تازه های تحقیق | ||
- | ||
کلیدواژهها | ||
کلمات کلیدی: بارش؛ خشکسالی؛ شاخص بارش استاندارد؛ شبکه ی عصبی موجک | ||
اصل مقاله | ||
- | ||
مراجع | ||
منابعـ اسدزاده، فرخ؛ بایزیدی، مطلب و مهری کاکی (1395)، پایش و تخمین خشکسالی ایستگاههای شرق دریاچهی ارومیه با استفاده از مدل عصبی ـ فازی تطبیقی، اکوهیدرولوژی، شمارهی 2، صص 205-218.ـ کاوه، علی و عباس ایرانمنش (1384)، شبکهی عصبی مصنوعی در بهینهسازی سازهها، چاپ سوم، انتشارات مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن. Djerbouai, M., Gamane, D., (2016), Drought Forecasting Using Neural Networks, Wavelet Neural Networks, and Stochastic Models: Case of the Algerois Basin in North Algeria. Water Resources Management: An International Journal, Published for the European Water Resources Association (EWRA), Vol.30, No.7: PP,2445-2464.
Edwards, DC. (1997), Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales, Climatology Report Number 97-2, Colorado State University, Fort Collins, Colorado.
Gaye, O., Yildiz, O., Duvan, A., (2015), A Drought Analysis Of Sivas Using The Standardized Precipitation Index (SPI) Method And Drought Estimation With The Artificial Neural Networks, International Journal of Advances in Mechanical and Civil Engineering, Vol. 2, No. 5: PP,1-7.
Jalalkamali, A., Moradi, M., Moradi, M., (2015), Application of several artificial intelligence models and ARIMAX model for forecasting drought using the Standardized Precipitation Index, International Journal of Environmental Science and Technology, Vol. 4, No. 12: PP,1201-1210.
Kisi, O., Karahan, M., Sen, Z. (2006), River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach, Hydrol Process, Vol.20, No.2: PP,4351-4362.
Maca, P., Pech, P. (2016), Forecasting SPEI and SPI Drought Indices Using the Integrated Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Neuroscience, Vol. 24, No. 3: PP,40-57.
McKee, TB., Doesken, NJ., Kleist, J., (1993), The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. Eighth Conference on Applied Climatology, January 17e22, Anaheim, California: PP,179-184.
Nagy, H., Watanabe, K., Hirano, M. (2002), Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model, Journal of Hydraulics Engineering, Vol.128, No.4: PP,558-559.
-Nourani, V., Alami, MT., Aminfar, MH. (2009), A combined neural-wavelet model for prediction of Ligvanchai watershed precipitation, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 22, No. 2: PP,466–472.
-Nourani, V., Kisi,O., Komasi, M., (2011), Two hybrid artificial intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process, Journal of Hydrology, Vol.402, No. 1–2: PP,41–59.
-Shin, S., Kyung, D., Lee, S., Taik & Kim, J., Hyun, J., (2005), An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, Vol. 28, No.1: PP,127-135.
-Tokar, A., Johnson,P., (1999), Rainfall-Runoff Modeling Using Artificial Neural Networks, J Hydrol., Eng, Vol.4, No.3: PP,232-239.
-Wang, D., Safavi, AA., Romagnoli, JA., (2000), Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification, AIChE Journal, Vol. 46, No.8: PP,1607-1615.
-Zhu, YM., Lu, XX., Zhou,Y., (2007), Suspended sediment flux modeling withartificial neural network: An example of the Longchuanjian River in the Upper Yangtze Catchment, Geomorphology, Vol.84, No.1: PP,111-125.
Zulifqar, A., Hussain, I., Faisal,M., Mamona Nazir, H., Hussain, T., Yosafshad,M., Shoukry, AM., Gani, S., (2017), Forecasting Drought Using Multilayer Perceptron Artificial Neural Network Model, Advances in Meteorology, Vol.25, No.1: PP,1-10. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 709 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 445 |