تعداد نشریات | 27 |
تعداد شمارهها | 364 |
تعداد مقالات | 3,222 |
تعداد مشاهده مقاله | 4,739,456 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,237,579 |
تحلیل عدم قطعیت مدلهای شبکۀ عصبی مصنوعی (ANN) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پیشبینی جریان ماهانۀ رودخانه (مطالعۀ موردی: رودخانۀ قزلاوزن) | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 24، دوره 4، شماره 2، 1403، صفحه 311-326 اصل مقاله (1.49 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2023.12702.1267 | ||
نویسندگان | ||
مجید محمدی1؛ پویا اللهویردی پور* 2 | ||
1کارشناس، شرکت سهامی آب منطقهای زنجان، زنجان، ایران | ||
2دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آب، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
چکیده | ||
در یک دهۀ اخیر، روشهای هوش مصنوعی بیشترین کاربرد را در شبیهسازی فرآیندهای مختلف از جمله فرآیندهای هیدرولوژیکی داشتهاند، اما نتایج این روشها همواره با عدم قطعیت همراه بودهاند. یکی از راهحلهایی که میتواند تا حدودی این مشکل را حل نماید، تحلیل عدم قطعیت پیشبینیهای صورت گرفته است. در مطالعۀ حاضر عدمقطعیت نتایج مدلهای شبکۀ عصبی مصنوعی (ANN) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پیشبینی جریان ماهانۀ رودخانه با استفاده از شبیهسازی مونت-کارلو و مقادیر 95PPU و d-factor مورد ارزیابی قرار گرفته است. در این پژوهش از دادهها و سری زمانی جریان ماهانۀ رودخانۀ قزلاوزن در یک دورۀ 39 ساله از سال 1355 تا 1393 برای ایستگاه آبسنجی بیانلو-یساول استفاده شده است که 75 درصد دادهها برای آموزش و 25 درصد برای آزمون مدلها بهکار رفته است. در این مدلها بهمنظور تخمین جریان رودخانه، شش ترکیب مختلف ورودی شامل جریان یک، دو و سه ماه قبل و شمارۀ ماههای جریان مورد استفاده قرار گرفت. برای ارزیابی مدلها از معیارهای آماری ضریب همبستگی (R) و ریشۀ میانگین مربعات خطا (RMSE) استفاده شد. نتایج نشان داد که اگر چه مدل ANN با مقادیر R مساوی با 757/0 و RMSE مساوی با 45/9 دارای عملکرد خوبی نسبت به مدل SVM با مقادیر R مساوی با 729/0 و RMSE مساوی با 946/10 در پیشبینی جریان رودخانه است. اما نتایج این مدل با عدم قطعیت زیادی همراه است. مقایسۀ تحلیل عدم قطعیت نتایج مدلها نشان داد که مدل SVM با مقادیر d-factor و 95PPU بهترتیب برابر با 155/0 و 241/17 نسبت به مدل ANN با مقادیر d-factor و 95PPU بهترتیب برابر با 993/0 و 470/85 از عدم قطعیت کمتری برخوردار است و از این لحاظ بر مدل ANN برتری دارد. مطابق نتایج این پژوهش باید با در نظر گرفتن این نکته که مدلهای پیشرفتۀ هوش مصنوعی نیز دارای عدم قطعیت هستند، نسبت به کاربرد این روشها در زمینههای مدیریت ریسک و برنامهریزیهای آینده اقدام کرد تا بهترین عملکرد را بهدست آورد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی جریان؛ رودخانۀ قزلاوزن؛ شبکۀ عصبی مصنوعی؛ عدم قطعیت؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
References Abbaspour, K.C., Yang, J., Maximov, I., Siber, R., Bogner, K., Mieleitner, J., Zobrist, J., & Srinivasan, R. (2007). Modelling hydrology and water quality in the pre-alpine/alpine Thur watershed using SWAT. Journal of Hydrology, 333(2-4), 413-430. doi:10.1016/j.jhydrol.2006.09.014 Adamowski, J. (2013). Using support vector regression to predict direct runoff, base flow and total flow in a mountainous watershed with limited data in Uttaranchal, India. Annals of Warsaw University of Life Sciences-SGGW. Land Reclamation, 45(1), 71-83. doi: 10.2478/sggw-2013-0007 Ahmadi, F., Radmanesh, F., & Mirabbasi Najafabadi, R. (2016). Comparing the performance of support vector machines and bayesian networks in predicting daily river flow (Case study: Baranduz Chai River). Journal of Water and Soil Conservation, 22(6), 171-186 dor: 20.1001.1.23222069.1394.22.6.10.2. [In Persian] Akbarzadeh, A., Noori, R., Farokhnia, A., Khakpour, A., & Sabahi, M.S. (2010). Accuracy and uncertainty analysis of intelligent techniques for predicting the longitudinal dispersion coefficient in rivers. Journal of Water and Wastewater, 21(3), 99-107. [In Persian] Allahverdipour, P., & Sattari, M.T. (2023). Comparing the performance of the multiple linear regression classic method and modern data mining methods in annual rainfall modeling (Case study: Ahvaz city). Water and Soil Management and Modeling, 3(2), 125-142 doi:10.22098/mmws.2022.11337.1120. [In Persian] Aqil, M., Kita, I., Yano, A., & Nishiyama, S. (2007). Analysis and prediction of flow from local source in a river basin using a Neuro-fuzzy modeling tool. Journal of Environmental Management, 85(1), 215-223. doi:10.1016/j.jenvman.2006.09.009 Asefa, T., Kemblowski, M., McKee, M., & Khalil, A. (2006). Multi-time scale stream flow predictions: The support vector machines approach. Journal of Hydrology, 318(1-4), 7-16. doi:10.1016/j.jhydrol.2005.06.001 Dibike, Y.B., Velickov, S., Solomatine, D., & Abbott, M.B. (2001). Model induction with support vector machines: introduction and applications. Journal of Computing in Civil Engineering, 15(3), 208-216. doi: 10.1061/(ASCE)0887-3801(2001)15:3(208) Eckhardt, K., Breuer, L., & Frede, H.G. (2003). Parameter uncertainty and the significance of simulated land use change effects. Journal of Hydrology, 273(1-4), 164-176. doi: 10.1016/S0022-1694(02)00395-5 Eskandari, A., Noori, R., Vesali Naseh, M.R., & Saeedi, F. (2019). Uncertainty evaluation of ANN and ANFIS Models in Inflow forecasting into the Raees-Ali Delvari Dam. Journal of Environmental Science and Technology, 21(7), 31-47. doi:10.22034/jest.2020.20068.2909 [In Persian] Etminan, S., Jalali, V.R., Mamodabadi, M., Khashei-siuki, A., Pourreza-bilondi, M. (2023). Assessing the hydraulic parameter’s uncertainty of the HYDRUS model using DREAM method. Water and Soil Management and Modeling, 3(4), 1-15. doi:10.22098/mmws.2022.11659.1152 [In Persian] Farokhnia, A., & Morid, S. (2010). Uncertainty analysis of artificial neural networks and neuro-fuzzy models in river flow forecasting. Iran-Water Resources Research, 5(3), 14-27. [In Persian] Ghorbani, M.A., Zadeh, H.A., Isazadeh, M., & Terzi, O. (2016). A comparative study of artificial neural network (MLP, RBF) and support vector machine models for river flow prediction. Environmental Earth Sciences, 75(6), 1-14. doi: 10.1007/s12665-015-5096-x Jain, S.K., Das, A., & Srivastava, D.K. (1999). Application of ANN for reservoir inflow prediction and operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 125(5), 263-271. doi:10.1061/(ASCE)0733-9496(1999)125:5(263) Kavzoglu, T., & Colkesen, I. (2009). A kernel functions analysis for support vector machines for land cover classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11(5), 352-359. doi:10.1016/j.jag.2009.06.002 Luk, K.C., Ball, J.E., & Sharma, A. (2000). A study of optimal model lag and spatial inputs to artificial neural network for rainfall forecasting. Journal of Hydrology, 227(1-4), 56-65. doi: 10.1016/S0022-1694(99)00165-1 Marcé, R., Comerma, M., García, J.C., & Armengol, J. (2004). A neuro‐fuzzy modeling tool to estimate fluvial nutrient loads in watersheds under time‐varying human impact. Limnology and Oceanography: Methods, 2(11), 342-355. doi:10.4319/lom.2004.2.342 Mehdizadeh Zare Anari, Y., Najafzadeh, M., & Anvari, S. (2023). The Uncertainty Analysis of Artificial Intelligence Models in Forecasting River Flow (Case Study: Karun River). Amirkabir Journal of Civil Engineering, 54(11), 4383-4396. doi:10.22060/ceej.2022.21208.7653 [In Persian] Noori, R., Yeh, H.D., Abbasi, M., Kachoosangi, F. T., & Moazami, S. (2015). Uncertainty analysis of support vector machine for online prediction of five-day biochemical oxygen demand. Journal of Hydrology, 527, 833-843. doi:10.1016/j.jhydrol.2015.05.046 Pai, P.F., & Hong, W.C. (2007). A recurrent support vector regression model in rainfall forecasting. Hydrological Processes, 21(6), 819-827. doi:10.1002/hyp.6323 Rezaei Moghadam, M.H., Sarvati, M.R., & Asghari Sareskanroodi, S. (2011). Compared Investigation Meandering Pattern by Fractal GeometricalAnalysis and Central Angles and Sinuosity Ratio Indices. Journal of Watershed Management, 2(3), 1-18. [In Persian] Riahi, H., & Ayyoubzadeh, S.A. (2010). Uncertainty analysis of ANN and ANFIS techniques in comparison with regime equations for determining regime channel geometry. In Fifth International Conference on Water Resources and Environment Research, Quebec City, Canada. Seefi, A., Mirlatifi, M., & Reahi, H. (2013). Introduction and application of least square support vector machine (LSSVM) for simlulation of reference evapotranspiration and uncertainty analysis of results, A case study of the Kerman City. Irrigation and Water Engineering, 4(1), 67-79. [In Persian] Efron, B., & Tibshirani, R.J. (1994). An Introduction to the Bootstrap. 1st Edition: Chapman and Hall/CRC, 456 pages. doi:10.1201/9780429246593 Vapnik, V.N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. 1st Edition: Springer, New York, NY, 188 pages. doi:10.1007/978-1-4757-2440-0 Wu, J.S., Han, J., Annambhotla, S., & Bryant, S. (2005). Artificial neural networks for forecasting watershed runoff and stream flows. Journal of Hydrologic Engineering, 10(3), 216-222. doi:10.1061/(ASCE)1084-0699(2005)10:3(216) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 696 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 326 |