تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,277 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,216,898 |
پیشبینی نوسانات ماهانه سطح آب دریاچه ارومیه با استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارتشده | ||
دانش آب و خاک | ||
مقاله 13، دوره 29، شماره 1، فروردین 1398، صفحه 151-163 اصل مقاله (675.35 K) | ||
نویسندگان | ||
رحیم برزگر1؛ اصغر اصغری مقدم* 2؛ الهام فیجانی3 | ||
1دانشجوی دکتری هیدروژئولوژی، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز | ||
2استاد گروه علوم زمین، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز | ||
3استادیار دانشکده زمینشناسی، پردیس علوم، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
در سالهای اخیر کاهش سطح آب دریاچه ارومیه سبب ایجاد بحران آبی و زیستمحیطی در منطقه گردیده است. بنابراین ضروری است که مدیریت و برنامهریزی صحیح و قابلاعتماد در این زمینه صورت گیرد که لازمه آن مدلسازی سطح آب دریاچه برای آینده میباشد. در این تحقیق از روشهای شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیشبینی سطح آب یک [h (t+1)]، دو [h (t+2)] و سه [h (t+3)] ماه آینده دریاچه ارومیه استفاده گردید و در نهایت از یک مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده (SCMAI) برای رسیدن به یک عملکرد بهتر از مدلهای منفرد بهکار گرفته شده، استفاده شد. برای مدلسازی، اطلاعات سطح آب ماه جاری [h (t)]و یازده ماه گذشته [h (t-1),…, h (t-11)] بهعنوان ورودی و سطح آب یک، دو و سه ماه آینده بهعنوان خروجی مدلها در نظر گرفته شدند. دادهها به دو دسته دادههای آموزش/ اعتبارسنجی (90 درصد کل دادهها) و دادههای آزمایش (10 درصد کل دادهها) تقسیمبندی گردیدند و پس از مدلسازی، عملکرد مدلها بر اساس پارامترهای ضریب تعیین (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین مطلق خطا (MAE) ارزیابی شدند. نتایج نشان دادند که مدلهای بردار پشتیبان عملکرد بهتری نسبت به مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و عصبی- فازی دارند. مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده بهمنظور ترکیب نتایج مدلهای مختلف بهکار گرفته شد و نشان داد که مدلهای هوش مصنوعی مرکب نظارت شده قادرند کارایی مدلهای منفرد هوش مصنوعی را بهبود بخشند. نتایج معیارهای عملکرد مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده بیان میکند که مدلسازی یک ماه آینده سطح آب با مقادیر R2، RMSE و MAE بهترتیب برابر با 9896/0، 0547/0 متر و 0421/0 متر در مقایسه با مدل بردار پشتیبان عملکرد بهتری دارد که این عملکرد برای پیشبینیهای دو و سه ماه آینده سطح آب دریاچه نیز صادق میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی؛ سطح آب؛ هوش مصنوعی مرکب نظارتشده؛ دریاچه ارومیه؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
Barzegar R, Adamowski J, and Asghari Moghaddam A, 2016a. Application of wavelet-artificial intelligence hybrid models for water quality prediction: a case study in Aji-Chay River, Iran. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 30(7): 1797-1819.
Barzegar R, and Asghari Moghaddam A, 2016. Combining the advantages of neural networks using the concept of committee machine in the groundwater salinity prediction. Modeling Earth Systems and Environment 2: 26.
Barzegar R, Asghari Moghaddam A, Adamowski J, and Fijani E, 2016b. Comparison of machine learning models for predicting fluoride contamination in groundwater. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment doi: 10.1007/s00477-016-1338-z.
Barzegar R, Asghari Moghaddam A, and Baghban H, 2016c. A supervised committee machine artificial intelligent for improving DRASTIC method to assess groundwater contamination risk: a case study from Tabriz plain aquifer, Iran. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 30(3): 883–899
Barzegar R, Sattarpour M, Nikudel MR, and Asghari Moghaddam A, 2016d. Comparative evaluation of artificial intelligence models for prediction of uniaxial compressive strength of travertine rocks, case study: Azarshahr area, NW Iran. Modeling Earth Systems and Environment 2:76.
Ebtehaj I, Bonakdari H, Shamshirband S, and Mohammadi K, 2016. A combined support vector machine-wavelet transform model for prediction of sediment transport in sewer. Flow Measurement and Instrumentation 47: 19–27.
Kadkhodaie-Ilkhchi A, Rezaee, M R, Rahimpour-Bonab H, and Chehrazi A, 2009. Petrophysical data prediction from seismic attributes using committee inference system. Computers & Geosciences 35: 2314–2330.
Kakahaji H, Dehghan Banadaki H, Kakahaji A, and Kakahaji, A 2013. Prediction of Urmia Lake water-level fluctuations by using analytical, linear statistic and intelligent methods. Water Resources Management 27(13): 4469–4492.
Karimi S, Shiri J, Kisi O, Makarynskyy O, 2012. Forecasting water level fluctuations of Urmieh Lake using gene expression programming and adaptive neuro-fuzzy inference system. International Journal of Ocean and Climate Systems 3(2): 109–125.
Khatami S, 2013. Nonlinear chaotic and trend analyses of water level at Urmia Lake, Iran. M.Sc. Thesis report: TVVR 13/5012, ISSN: 1101–9824, Lund University, Lund, Sweden.
Kisi O, Shiri, J, Karimi S, Shamshirband S, Motamedi S, Petković D, and Hashim R, 2015. A survey of water level fluctuation predicting in Urmia Lake using support vector machine with firefly algorithm. Applied Mathematics and Computation 270: 731–743.
Naftaly U, Intrator N, and Horn D, 1997. Optimal ensemble averaging of neural networks. Computation in Neural Systems 8: 283–296.
Salas JD, Deulleur JW, Yevjevich V, and Lane WL, 1980. Applied Modelling of Hydrologic Time Series. Water Resources Publ. Littleton, Colorado 484p.
Salat R, Osowski S, 2004. Accurate fault location in the power transmission line using support vector machine approach. Power Systems IEEE Transactions on 19: 879–886.
Sanikhani H, Kisi O, Kiafar H, and Ghavidel SZZ, 2015. Comparison of different data-driven approaches for modeling lake level fluctuations: The case of Manyas and Tuz Lakes (Turkey). Water Resources Management 29(5): 1557–1574.
Şen Z, Kadioğlu M, and Batur, E, 2000. Stochastic modelling of the Van Lake monthly level fluctuations in Turkey. Theoretical and Applied Climatology 65(1–2): 99–110.
Shamshirband S, Mohammadi K, Khorasanizadeh H, Yee PL, Lee M, Petkovic D, and Zalnezhad E, 2016. Estimating the diffuse solar radiation using a coupled support vector machine–wavelet transform model. Renewable & Sustainable Energy Reviews 56: 428–435.
Shiri J, Shamshirband S, Kisi O, Karimi S, Bateni SM, Hosseini Nejad SH, and Hashemi A, 2016. Prediction of Water-Level in the Urmia Lake Using the Extreme Learning Machine Approach. Water Resources Management 30(14): 5217–5229.
Talebizadeh M, and Moridnejad A, 2011. Uncertainty analysis for the forecast of lake level fluctuations using ensembles of ANN and ANFIS models. Expert Systems with Applications 38(4): 4126–4135.
Vaheddoost B, Aksoy H, and Abghari H, 2016. Prediction of water level using monthly lagged data in Lake Urmia, Iran. Water Resources Management 30 (13): 4951–4967.
Vapnik VN, 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York, 314 p.
Zaji AH, Bonakdari H, Khodashenas SR, and Shamshirband S, 2016. Firefly optimization algorithm effect on support vector regression prediction improvement of a modified labyrinth side weir’s discharge coefficient. Applied Mathematics and Computation 274: 14–19 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 485 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 418 |