تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 690 |
تعداد مقالات | 6,765 |
تعداد مشاهده مقاله | 10,998,833 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,409,793 |
اثرگذاری تغییرات آب و هوایی در پیش بینی مصرف ماهانه آب شرب منطقه سیستان با استفاده از الگوریتم کرم شب تاب | ||
مخاطرات محیط طبیعی | ||
مقاله 5، دوره 12، شماره 37، مهر 1402، صفحه 75-100 اصل مقاله (3.91 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2023.42994.1912 | ||
نویسندگان | ||
زهرا غفاری مقدم* 1؛ علی سردارشهرکی2 | ||
1استادیار گروه اقتصاد کشاورزی، پژوهشکده کشاورزی، پژوهشگاه زابل، زابل | ||
2دانشیار اقتصاد کشاورزی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان | ||
چکیده | ||
کمبود آب به یک معضل نگران کننده برای بسیاری از شهرهای جهان تبدیل شده است. پیشبینی تقاضای آب به سیاستگذاران و تامینکنندگان آب کمک میکند تا تعادل بین عرضه و تقاضای منابع آب شهری را حفظ کنند و در نتیجه از هدر رفت و کمبود آب جلوگیری شود. پیش بینی مصرف آب شهری تأثیر قابل توجهی در مدیریت کارآمد آب شهری در شهرهای مناطق خشک دارد به ویژه زمانی که پیامدهای تغییرات آب و هوایی در نظر گرفته شوند. در این پژوهش از پنج الگوریتم کرم شب تاب برای تخمین میزان مصرف آب شرب در منطقه سیستان برای سالهای 1385- 1399 استفاده شده و با هم مقایسه شدند. از دادههای سال 1385 تا 1394 جهت آموزش و یاد گیری و یافتن وزن بهینه مدل استفاده شد و از باقیمانده دادهها از سال1394 تا 1396 جهت آزمون مدل استفاده شد. نتایج مدل نشان داد 5 مدل مختلف الگوریتم کرم شبتاب میتوانند جوابهای محتملی بدست دهند در مدل نمایی و هیبرید میانگین خطای نسبی در الگوریتم NDFA (New dynamic firefly alghorithm)، 19/0 میباشد که کمترین میزان خطای نسبی را در بین دیگر الگوریتمها دارد و در مدل خطی نیز الگوریتم VSSFA (Variable Step Size Firefly Algorithm) با میانگین خطای نسبی 196/0 کمترین میزان خطای نسبی را دارد. بنابراین مدل نمایی و روش NDFA کارایی بهتری نسبت به دیگر مدلها و الگوریتمها دارد. و دقت پیش بینی آن بالای 81% میباشد. پس از اطمینان از دقت الگوریتم میزان مصرف آب شرب برای سالهای 1402، 1403 و 1404 پیش بینی شد. نتایج حاصل نشان داد اوج مصرف در ماههای تیر و مرداد میباشد و کل مصرف در سال 1402، 1403 و 1404 به ترتیب برابر7293، 7558 و 7674 هزار متر مکعب میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم فراابتکاری؛ پیش&rlm؛ بینی؛ مصرف آب؛ شرایط اقلیمی | ||
مراجع | ||
الهیاری خامنه پیمان و تقوی افشرد سعید. (1396). بهبود دقت الگوریتم کرم شب تاب به وسیله الگوریتم خفاش. پنجمین کنفرانس بینالمللی مهندسی برق و کامپیوتر با تاکید بر دانش بومی، تهران
رودری آرتمیس، حسن پور فرزاد، یعقوب زاده مصطفی، دلاور مجید. (1398). بررسی رابطه خشک سالی هواشناسی و هیدرولوژی در دشت سیستان. علوم و تکنولوژی محیط زیست، 6 (پیاپی 85) ):33-44.
قاسمی ورجانی هادی، فرتاج محمدرضا. (1397). پیشبینی تولید ماهانه آب شرب به منظور مدیریت بهینه منابع آب با استفاده از شبکه عصبی، مطالعه موردی: شهر کرج. اولین همایش مدل سازی و فناوریهای جدید در مدیریت آب، 29 و 30 آبان، بیرجند.
غفاری مقدم زهرا، هاشمی تبار محمود، مرادی ابراهیم. (1399). مدیریت تقاضای آب با استقاده از الگوریتم بهینه سازی کرم شب تاب پویا: مطالعه موردی رودخانه هیرمند. مجلهی مهندسی منابع آب،13(3)، 85-98.
غفاری مقدم زهرا. (1400). مدیریت اقتصادی منابع آب در بخش کشاورزی حوضه آبریز هیرمند تحت رویکرد تلفیقی تئوری بازی و بازار آب. رساله دکتری دانشکده اقتصادُ مدیریت و حسابداری، دانشگاه سیستان و بلوچستان. استاد راهنما: دکتر ابراهیم مرادی.
Arya Azar, N., Kayhomayoon, Z., Ghordoyee Milan, S., Zarif Sanayei, H. R., Berndtsson, R., & Nematollahi, Z. (2022). A hybrid approach based on simulation, optimization, and estimation of conjunctive use of surface water and groundwater resources. Environmental Science and Pollution Research. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19762-2 Atashpaz-Gargari, E., & Lucas, C. (2007, September). Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In 2007 IEEE congress on evolutionary computation (pp. 4661-4667). Ieee. Assareh, E., Behrang, M. A., Assari, M. R., & Ghanbarzadeh, A. (2010). Application of PSO (particle swarm optimization) and GA (genetic algorithm) techniques on demand estimation of oil in Iran. Energy, 35(12), 5223-5229. Babel, M. S., & Shinde, V. R. (2011). Identifying prominent explanatory variables for water demand prediction using artificial neural networks: a case study of Bangkok. Water resources management, 25(6), 1653-1676. Bai, Y., Wang, P., Li, C., Xie, J., & Wang, Y. (2014). A multi-scale relevance vector regression approach for daily urban water demand forecasting. Journal of Hydrology, 517, 236-245. Bougadis, J., Adamowski, K., & Diduch, R. (2005). Short‐term municipal water demand forecasting. Hydrological Processes: An International Journal, 19(1), 137-148. Brentan, B. M., Luvizotto Jr, E., Herrera, M., Izquierdo, J., & Pérez-García, R. (2017). Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting. Journal of Computational and Applied Mathematics, 309, 532-541. Chang, H., Praskievicz, S., & Parandvash, H. (2014). Sensitivity of urban water consumption to weather and climate variability at multiple temporal scales: The case of Portland, Oregon. International Journal of Geospatial and Environmental Research, 1(1), 7. de Souza, A., Aristone, F., Sabbah, I., da Silva Santos, D. A., de Souza Lima, A. P., & Lima, G. (2015). Climatic variations and consumption of urban water. Atmospheric and Climate Sciences, 5(03), 292. Dorigo, M., & Di Caro, G. (1999, July). Ant colony optimization: a new meta-heuristic. In Proceedings of the 1999 congress on evolutionary computation-CEC99 (Cat. No. 99TH8406) (Vol. 2, pp. 1470-1477). IEEE. Felfelani, F., & Kerachian, R. (2016). Municipal water demand forecasting under peculiar fluctuations in population: a case study of Mashhad, a tourist city. Hydrological Sciences Journal, 61(8), 1524-1534. Fenta Mekonnen, D., & Disse, M. (2018). Analyzing the future climate change of the Upper Blue Nile River basin using statistical downscaling techniques. Hydrology and Earth System Sciences, 22(4), 2391-2408. Ferguson, B. C., Brown, R. R., Frantzeskaki, N., de Haan, F. J., & Deletic, A. (2013). The enabling institutional context for integrated water management: Lessons from Melbourne. Water Research, 47(20), 7300-7314. Fister Jr, I., Yang, X. S., Fister, I., & Brest, J. (2012). Memetic firefly algorithm for combinatorial optimization. arXiv preprint arXiv:1204.5165. Gandomi, A. H., Yang, X. S., & Alavi, A. H. (2011). Mixed variable structural optimization using the firefly algorithm. Computers & Structures, 89(23-24), 2325-2336. Haque, M. M., Rahman, A., Hagare, D., & Chowdhury, R. K. (2018). A comparative assessment of variable selection methods in urban water demand forecasting. Water, 10(4), 419. Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M., & Chen, H. (2019). Harris Hawks optimization: Algorithm and applications. Future generation computer systems, 97, 849-872. Hossain, I., Esha, R., & Alam Imteaz, M. (2018). An attempt to use a non-linear regression modeling technique in long-term seasonal rainfall forecasting for Australian Capital Territory. Geosciences, 8(8), 282. Kadiyala, M. D. M., Nedumaran, S., Singh, P., Chukka, S., Irshad, M. A., & Bantilan, M. C. S. (2015). An integrated crop model and GIS decision support system for assisting agronomic decision-making under climate change. Science of the Total Environment, 521, 123-134. Kazem, A., Sharifi, E., Hussain, F. K., Saberi, M., & Hussain, O. K. (2013). Support vector regression with chaos-based firefly algorithm for stock market price forecasting. Applied soft computing, 13(2), 947-958. Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995) Particle Swarm Optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks. 4, 1942-1948. http://dx.doi.org/10.1109/ICNN.1995.488968 Marichelvam, M. K., Prabaharan, T., & Yang, X. S. (2013). A discrete firefly algorithm for the multi-objective hybrid flow-shop scheduling problems. IEEE Transactions on evolutionary computation, 18(2), 301-305. Mousavi-Mirkalaei, P., Roozbahani, A., Banihabib, M. E., & Randhir, T. O. (2022). Forecasting urban water consumption using Bayesian networks and gene expression programming. Earth Science Informatics, 15(1), 623-633. Nematollahi, A. F., Rahiminejad, A., & Vahidi, B. (2020). A novel meta-heuristic optimization method based on the golden ratio in nature. Soft Computing, 24(2), 1117-1151. Osman, Y., Abdellatif, M., Al-Ansari, N., Knutsson, S., & Jawad, S. (2017). Climate change and future precipitation in an arid environment of the MIDDLE EAST: CASE study of Iraq. Journal of Environmental Hydrology, 25(3). Pacchin, E., Gagliardi, F., Alvisi, S., & Franchini, M. (2019). A comparison of short-term water demand forecasting models. Water resources management, 33(4), 1481-1497. Parandvash, G. H., & Chang, H. (2016). Analysis of long-term climate change on per capita water demand in urban versus suburban areas in the Portland metropolitan area, USA. Journal of Hydrology, 538, 574-586. Pijarski, P., & Kacejko, P. (2019). A new metaheuristic optimization method: the algorithm of the innovative gunner (AIG). Engineering Optimization. A. F. Nematollahi, A. Rahiminejad, and B. Vahidi, "A novel meta-heuristic optimization method based on golden ratio in nature," Soft Computing, vol. 24, pp. 1117-1151, 2020. Rajabioun, R. (2011). Cuckoo optimization algorithm. Applied soft computing, 11(8), 5508-5518. Rashedi, E., Nezamabadi-Pour, H., & Saryazdi, S. (2009). GSA: a gravitational search algorithm. Information sciences, 179(13), 2232-2248. Rasifaghihi, N., Li, S. S., & Haghighat, F. (2020). Forecast of urban water consumption under the impact of climate change. Sustainable Cities and Society, 52, 101848. Sadollah, A., Sayyaadi, H., & Yadav, A. (2018). A dynamic metaheuristic optimization model inspired by biological nervous systems: Neural network algorithm. Applied Soft Computing, 71, 747-782. Shadravan, S., Naji, H. R., & Bardsiri, V. K. (2019). The Sailfish Optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for solving constrained engineering optimization problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 80, 20-34. Sharafati, A., Asadollah, S. B. H. S., & Hosseinzadeh, M. (2020). The potential of new ensemble machine learning models for effluent quality parameters prediction and related uncertainty. Process Safety and Environmental Protection, 140, 68-78. Tian, P., Lu, H., Feng, W., Guan, Y., & Xue, Y. (2020). Large decrease in streamflow and sediment load of Qinghai–Tibetan Plateau drove by future climate change: A case study in Lhasa River Basin. Catena, 187, 104340. Urich, C., & Rauch, W. (2014). Exploring critical pathways for urban water management to identify robust strategies under deep uncertainties. Water Research, 66, 374-389. Wang, G. G. (2018). Moth search algorithm: a bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems. Memetic Computing, 10(2), 151-164. Wang, G. G., Deb, S., & Coelho, L. D. S. (2018). Earthworm optimization algorithm: a bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems. International journal of bio-inspired computation, 12(1), 1-22. Wang, G. G., Deb, S., & Cui, Z. (2019). Monarch butterfly optimization. Neural computing and applications, 31(7), 1995-2014. Wang, H., Cui, Z., Wang, W., Zhou, X., Zhao, J., Lv, L., & Sun, H. (2017, November). Firefly algorithm for demand estimation of water resources. In International Conference on Neural Information Processing (pp. 11-20). Springer, Cham. Wang, H., Wang, W., Cui, Z., Zhou, X., Zhao, J., & Li, Y. (2018). A new dynamic firefly algorithm for demand estimation of water resources. Information Sciences, 438, 95-106. Xiang, X., & Jia, S. (2019). China’s water-energy nexus: Assessment of water-related energy use. Resources, Conservation and Recycling, 144, 32-38. Yang, X. S., & Algorithms, N. I. M. (2008). Luniver press. Beckington, UK, 242-246. Yang, X. S. (2010). Engineering optimization: an introduction with metaheuristic applications. John Wiley & Sons Yu, S., Zhu, S., Ma, Y., & Mao, D. (2015). A variable step size firefly algorithm for numerical optimization. Applied Mathematics and Computation, 263, 214-220. Zhang, B., & He, C. (2016). A modified water demand estimation method for drought identification over arid and semiarid regions. Agricultural and Forest Meteorology, 230, 58-66. Zhang, J., Zhu, Z., Chang, Y., Wu, D., Du, L., & Cui, Z. (2019, June). Demand Estimation of Water Resources Based on Coupling Algorithm. In 2019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC) (pp. 714-719). IEEE. Zubaidi, S. L., Dooley, J., Alkhaddar, R. M., Abdellatif, M., Al-Bugharbee, H., & Ortega-Martorell, S. (2018). A Novel Approach for predicting monthly water demand by combining singular spectrum analysis with neural networks. Journal of Hydrology, 561, 136-145. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 376 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 279 |