
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 748 |
تعداد مقالات | 7,264 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,989,445 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,172,343 |
بررسی تأثیر توالی دبی روزانه در پیشبینی جریان رودخانه با استفاده از الگوریتمهای هوشمند (مطالعۀ موردی: حوزۀ آبخیز کسیلیان) | ||
مجله جغرافیا و توسعه | ||
مقاله 8، دوره 20، شماره 68، مهر 1401، صفحه 163-183 اصل مقاله (981.59 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij10.22111.2022.7007 | ||
نویسندگان | ||
هانیه اسدی1؛ محمدتقی دستورانی* 2؛ کاکا شاهدی3 | ||
1محقق پسا دکترا، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
2استاد گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
3دانشیار گروه آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی جریان رودخانه در دورههای زمانی آینده، از مسائل مهم و کاربردی در مدیریت منابع آب است. در حقیقت تعیین یک مدل قابلاطمینان و انتخاب ورویها با تأخیر زمانی مناسب برای پیشبینی دبی جریان، یک موضوع کلیدی برای مدیران حوزۀ آبخیز، هیدرولوژیستها و مهندسان رودخانه است. در چند دهۀ اخیر استفاده از الگوریتمهای هوشمند و تئوری مجموعههای فازی برای مدلسازی پدیدههای هیدرولوژیکی که دارای پیچیدگی و عدمقطعیت بالایی هستند، مورد توجه محققان قرار گرفته است. در این راستا در پژوهش حاضر بهمنظور پیشبینی جریان در حوزۀ آبخیز کسیلیان، از مدل سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی و از ورودی دبی جریان با تأخیر یک روز قبل، دو روز قبل تا هفت روز قبل استفاده شد. سپس برای بررسی بیشتر این فرایند، از مدل شبکۀ عصبی مصنوعی نیز استفاده شد و نتایج براساس شاخصهای آماری ضریب تبیین و جذر میانگین مربعات خطا مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج حاکی از این بود که در مدل سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی تا گام زمانی چهار روز قبل، پیشبینی جریان رو به بهبود بود و بعد از آن رو به نزول گذاشت و در مدل شبکۀ عصبی مصنوعی تا گام زمانی پنج روز قبل بهترین نتایج را ارائه داد. همچنین مقایسه و ارزیابی نتایج شاخصهای آماری الگوهای بهینۀ هر دو مدل در دورۀ آزمون نشان داد که مدل سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (ضریب تبیین= 60/0 و جذر میانگین مربعات خطا= 64/0) نسبتبه مدل شبکۀ عصبی مصنوعی (ضریب تبیین=51/0 و جذر میانگین مربعات خطا= 74/1)، از دقت بیشتری برای پیشبینی جریان رودخانه برخوردار بود. | ||
کلیدواژهها | ||
پیش بینی؛ دبی روزانه؛ کسیلیان؛ الگوریتم هوشمند | ||
مراجع | ||
اسدی، هانیه؛ کاکا شاهدی؛ ری سایدل؛ سید مصطفی کلامی هریس (۱۳۹۸). پیشبینی رسوب معلق با استفاده از دادههای هیدرولوژیک و هیدروژئومورفیک در مدلهای هوشمند، مجلۀ تحقیقات منابع آب ایران. سال 15. شماره 3. شماره پیاپی 50. صفحات ۱۰۵-۱۱۹. https://www.magiran.com/paper/2068726
پوستیزاده، ندا؛ جمال محمد ولی سامانی؛ امین کورهپزان دزفولی (۱۳۸۷). پیشبینی جریان رودخانه با استفاده از سیستم استنتاج فازی، مجلۀ تحقیقات منابع آب ایران. سال 4. شماره 2. شماره پیاپی 11. صفحات 34-۲۳.
پهلوانی، حمید (1388). ارزیابی کارایی مدلهای شبکۀ عصبی مصنوعی در تخمین هوشمند هیدروگراف سیل ورودی به سد مخزنی شیریندره در مقایسه با مدلهای تطبیقی عصبی- فازی، پایاننامۀ کارشناسی ارشد، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان. 123صفحه.
داننده مهر، علی؛ محمد رضا مجدزاده طباطبایی (۱۳۸۹). بررسی تأثیر توالی دبی روزانه در پیشبینی جریان رودخانهها با استفاده از برنامهریزی ژنتیک، نشریۀ آب و خاک. سال 24. شماره 2. شماره پیاپی 10. صفحات 333-۳۲۵.
دستورانی، محمدتقی (۱۳۸۶). بررسی کاربرد مدلهای هوش محاسباتی در شبیهسازی و پیشبینی بههنگام جریانهای سیلابی، نشریۀ علوم آب و خاک (علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی). سال 11. شماره 2. شماره پیاپی 40. صفحات37- ۲۷. https://www.magiran.com/paper/474118
دستورانی، محمدتقی؛ حامد شریفی دارانی، علی طالبی، علیرضا مقدسنیا، (۱۳۹۰). کارایی شبکههای عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی در مدلسازی بارش- رواناب در حوضۀ آبخیز سد زایندهرود، مجلۀ آب و فاضلاب. دوره 22. شماره 4. شماره پیاپی 80. صفحات 125-114.
https://www.magiran.com/paper/949761
زارع ابیانه، حمید؛ مریم بیاتورکشی (1390) ارزیابی مدلهای هوشمند عصبی و تجربی در تخمین رواناب سالانه. نشریۀ آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، دوره 25. شماره 2. صفحات 379-365.
سلاجقه، علی؛ ابوالحسن فتح آبادی؛ محمد مهدوی (۱۳۸۸). بررسی کارایی روشهای عصبی- فازی و مدلهای آماری در شبیهسازی فرایند بارش- رواناب، فصلنامۀ مرتع و آبخیزداری. سال 62. شماره 1. صفحات 79-۶۵.
شجاع رستگاری، حمید؛ غلامعباس بارانی (1390). استفاده از سیستم فازی- عصبی تطبیقی در مدلسازی بارش- رواناب، اولین همایش منطقهای توسعۀ منابع آب. دانشگاه آزاد اسلامی. واحد ابرکوه. 13 صفحه.
صادقی، سید حمیدرضا؛ هانیه اسدی (۱۳۸۹). اهمیت زمان پیمایش بین خطوط همزمان تمرکز در دقت تخمین سیلاب از آبنمود واحد لحظهای کلارک، نشریۀ آب و خاک. سال 24. شماره 4. شماره پیاپی 12. صفحات 635-۶۲۵.
فتحآبادی، ابوالحسن؛ علی سلاجقه؛ محمد مهدوی (۱۳۸۷). پیشبینی دبی رودخانه با استفاده از روشهای نور و فازی و مدلهای سریهای زمانی، مجلۀ علوم و مهندسی آبخیزداری ایران. سال 2. شماره 5. صفحات ۲۱-30.
کارآموز، محمد؛ شهاب عراقینژاد (1397). هیدرولوژی پیشرفته، انتشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر. چاپ اول. 468 صفحه.
نبیزاده، مرتضی؛ ابوالفضل مساعدی؛ موسی حسام؛ امیراحمد دهقانی (۱۳۹۱). پیشبینی جریان رودخانه با استفاده از سامانۀ استنتاج فازی (FIS) و سامانۀ استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS)، مجلۀ علوم و مهندسی آبخیزداری ایران. سال 5. شماره 17. صفحات 14-7. https://www.magiran.com/paper/1083411
نورانی، وحید؛ کامران صالحی (1387). مدلسازی بارش- رواناب با استفاده از روش شبکۀ عصبی فازی تطبیقی و مقایسۀ آن با روشهای شبکۀ عصبی و استنتاج فازی (مطالعۀ موردی: حوضۀ آبریزلیقوان چای واقع در استان آذربایجان شرقی)، چهارمین کنگرۀ ملی مهندسی عمران. تهران. 8 صفحه. https://civilica.com/doc/38309/
نورانی، وحید؛ محمدعلی کینژاد؛ لیلا ملکانی (۱۳۸۸). استفاده از سیستم فازی- عصبی تطبیقی در مدلسازی بارش- رواناب، نشریۀ مهندسی عمران و محیط زیست دانشگاه تبریز. سال 39. شماره 4. شماره پیاپی 60. صفحات 81- ۷۵.
https://www.magiran.com/paper/880137
Refrences Adnan, R. M., Petroselli, A., Heddam, S., Santos, C. A. G., & Kisi, O. (2021). Short term rainfall-runoff modelling using several machine learning methods and a conceptual event-based model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 35(3), 597-616. https://doi.org/10.1007/s00477-020-01910-0 Anusree, K., & Varghese, K. O. (2016). Streamflow prediction of Karuvannur River Basin using ANFIS, ANN and MNLR models. Procedia Technology, 24, 101-108. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.05.015 Asadi, H., Dastorani, M. T., Sidle, R. C., & Shahedi, K. (2021). Improving Flow Discharge-Suspended Sediment Relations: Intelligent Algorithms versus Data Separation. Water, 13(24), 3650. https://doi.org/10.3390/w13243650 Asadi, H., Shahedi, K., Jarihani, B., & Sidle, R. C. (2019). Rainfall-runoff modelling using hydrological connectivity index and artificial neural network approach. Water, 11(2), 212. https://doi.org/10.3390/w11020212 Chen, J. C., Chang, N. B., & Shieh, W. K. (2003). Assessing wastewater reclamation potential by neural network model. Engineering applications of artificial intelligence, 16(2), 149-157. https://doi.org/10.1016/S0952-1976(03)00056-3 Dou, M., Qin, C., Li, G., & Wang, C. (2020). Research on calculation method of free flow discharge based on artificial neural network and regression analysis. Flow Measurement and Instrumentation, 72, 102-123. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2020.101707 El-Shafie, A., Taha, M. R., & Noureldin, A. (2007). A neuro-fuzzy model for inflow forecasting of the Nile river at Aswan high dam. Water resources management, 21(3), 533-556. https://doi.org/10.1007/s11269-006-9027-1 Firat, M. (2007). Artificial intelligence techniques for river flow forecasting in the Seyhan river catchment, Turkey. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 4(3), 1369-1406. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00298839 Hagan, M. T., & Menhaj, M. B. (1994). Training feedforward networks with the Marquardt algorithm. IEEE transactions on Neural Networks, 5(6), 989-993. https://doi.org/10.1109/72.329697 Haykin, S. (1999). Neural Networks, a comprehensive foundation, Prentice-Hall Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 7458, 842. https://onesearch.library.rice.edu/permalink/01RICE_INST/11atd6j/alma991012352029705251 Hosseini, S. M., & Mahjouri, N. (2016). Integrating support vector regression and a geomorphologic artificial neural network for daily rainfall-runoff modeling. Applied Soft Computing, 38, 329-345. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.09.049 Jang, J. S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685. https://doi.org/10.1109/21.256541 Kartalopoulos, S. V., & Kartakapoulos, S. V. (1997). Understanding neural networks and fuzzy logic: basic concepts and applications. Wiley-IEEE Press. 205. https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/550087 Kim, T. W., & Valdés, J. B. (2003). Nonlinear model for drought forecasting based on a conjunction of wavelet transforms and neural networks. Journal of Hydrologic Engineering, 8(6), 319-328. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2003)8:6(319) Kişi, Ö (2008). Stream flow forecasting using neuro‐wavelet technique. Hydrological Processes: An International Journal, 22(20), 4142-4152. https://doi.org/10.1002/hyp.7014 Kisi, O., Shiri, J., & Nikoofar, B. (2012). Forecasting daily lake levels using artificial intelligence approaches. Computers & Geosciences, 41, 169-180. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.08.027 Kumar, D., Pandey, A., Sharma, N., & Flügel, W. A. (2016). Daily Suspended Sediment simulation using machine learning approach. Catena, 138, 77-90. https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.11.013 Kurtulus, B., & Razack, M. (2010). Modeling daily discharge responses of a large karstic aquifer using soft computing methods: Artificial neural network and neuro-fuzzy. Journal of Hydrology, 381(1-2), 101-111. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.11.029 Liu, Z., Li, Q., Zhou, J., Jiao, W., & Wang, X. (2021). Runoff Prediction Using a Novel Hybrid ANFIS Model Based on Variable Screening. Water Resources Management, 35(9), 2921-2940. https://doi.org/10.1007/s11269-021-02878-4 Moatamednia, M., Nohegar, A., Malekian, A., Asadi, H., Tavasoli, A., Safari, M., & Karimi, K. (2015). Daily river flow forecasting in a semi-arid region using twodatadriven. Desert, 20(1), 11-21. https://dx.doi.org/10.22059/jdesert.2015.54078 Nayak, P. C., Sudheer, K. P., Rangan, D. M., & Ramasastri, K. S. (2004). A neuro-fuzzy computing technique for modeling hydrological time series. Journal of Hydrology, 291(1-2), 52-66. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2003.12.010 Nayak, P. C., Sudheer, K. P., Rangan, D. M., & Ramasastri, K. S. (2005). Short‐term flood forecasting with a neurofuzzy model. Water Resources Research, 41(4). 2517-2530 https://doi.org/10.1029/2004WR003562 Roy, B., & Singh, M. P. (2020). An empirical-based rainfall-runoff modelling using optimization technique. International journal of river basin management, 18(1), 49-67. https://doi.org/10.1080/15715124.2019.1680557 Sachan, A., & Kumar, D. (2017). Neural Fuzzy Inference System Modelling with Different Input Vectors for Rainfall-Runoff Prediction. International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, 4, 449-458. https://www.ijariit.com/manuscripts/v4i1/V4I1-1305.pdf Tayfur, G., & Singh, V. P. (2006). ANN and fuzzy logic models for simulating event-based rainfall-runoff. Journal of hydraulic engineering, 132(12), 1321-1330. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 708 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 494 |