تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 383 |
تعداد مقالات | 3,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,760,824 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,950,061 |
برآورد بارش با استفاده از روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان- الگوریتم تبرید (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک گرگان) | ||
فناوری های پیشرفته در بهره وری آب | ||
مقاله 2، دوره 2، شماره 3، مهر 1401، صفحه 15-35 اصل مقاله (1.6 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/atwe.2022.8393.1028 | ||
نویسندگان | ||
سعید آزادی1؛ مریم وفایی2؛ حامد نوذری* 3 | ||
1دانش آموخته دکتری مهندسی منابع آب ، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران. | ||
2دانش آموخته دکتری مهندسی منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران. | ||
3دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران. | ||
چکیده | ||
بارندگی یکی از اجزای اساسی چرخه آب میباشد و به عنوان یکی از مهمترین مولفههای ورودی چرخه هیدورلوژیکی به شمار میرود. در تحقیق حاضر دقت الگوریتم هیبریدی شبیهسازی تبرید بر پایه ماشینبردار پشتیبان (SVM-SA) در شبیهسازی تغییرات بارندگی مورد ارزیابی قرار گرفت. به منظور واسنجی و صحتسنجی نتایج از آمار و اطلاعات بارندگی ایستگاه سینوپتیک گرگان طی دوره 40 ساله 1971 تا 2010 استفاده شد. در روند تحقیق ابتدا پارامترهای هواشناسی مؤثر بر مقدار بارندگی تعیین شد. سپس به منظور انتخاب پارامترهای ورودی به الگوریتم مورد نظر، با استفاده از نرمافزار SPSS مقدار ضریب همبستگی پیرسون بین پارامترهای هواشناسی در سطح معنیداری 99 اعمال گردید. نتایج ضریب همبستگی پیرسون نشان داد که از هشت پارامتر مورد نظر، پارامترهای ابرناکی، میانگین دمای حداکثر، فشار بخار آب، رطوبت نسبی حداکثر و نقطه شبنم بیشترین همبستگی معنیدار در سطح 99 درصد را با بارندگی دارند. بنابراین بهعنوان پارامترهای ورودی برای پیشبینی پارامتر بارندگی در الگوریتم SVM-SA در نظر گرفته شد. بر اساس نتایج، با استفاده از 5 پارامتر هواشناسی مذکور، مقدار شاخصهای RMSE، SE و R2 در بخش آموزش به ترتیب برابر با 6.02 میلیمتر، 0.01 و 0.999 و در بخش آزمون مقدار این شاخصها بهترتیب 18.72 میلیمتر، 0.03 و 0.925 محاسبه گردید. نتایج نشان داد که روش ترکیبی SVM-SA میتواند در شبیهسازی تغییرات بارندگی در منطقه مورد مطالعه از دقت بالایی برخوردار باشد و این مدل را به عنوان الگوریتم هیبریدی جدید در حوزه علوم مهندسی میتوان معرفی کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش؛ شبیهسازی؛ ماشین بردار پشتیبان؛ هوش مصنوعی؛ هیبریدی شبیهسازی تبرید | ||
مراجع | ||
بهرامی، مهدی.، امیری، محمدجواد.، رضاییمهارلویی، فاطمه.، و غفاری، کرامت اله. (1396). تعیین اثر پیش پردازش داده بر عملکرد شبکه عصبی مصنوعی به منظور پیشبینی بارندگی ماهانه در شهرستان آباده. نشریه اکوهیدرولوژی، 4(1). 29-37https://dx.doi.org/ 10.22059/IJE.2017.60880.
حلبیان، امیر.، حسین.، و دارند، محمد. (1391). پیشبینی بارندگی اصفهان با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 12(26). https://www.sid.ir/paper/102413/fa
شرفی، میلاد.، صمدیانفرد، سعید.، و هاشمی، سجاد. (1399). پیشبینی بارندگی ماهانه با استفاده از مدلهای برنامهریزی ژنتیک و ماشینبردار پشتیبان. نشریه سامانههای نوین سطوح آبگیر باران، 8 (4)، 71-63. https://www.sid.ir/paper/958629/fa
ضابطپیشخانی، نسرین.، سیدیان، سیدمرتضی.، حشمتپور، علی.، و روحانی، حامد. (1395). مقایسه الگوسازی بارندگی ماهانه با مدلهای SVM و ANFIS (مطالعه موردی: شهرگنبدکاووس). نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 30(1)، 246-236. https://civilica.com/doc/666817
عیسیزاده، محمد.، احمدزاده، حجت.، و قربانی، محمدعلی. (1396). ارزیابی تأثیر نرمالسازی توزیع احتمالاتی رواناب ماهانه بر عملکرد مدلهای SVM و ANN در شبیهسازی جریان ماهانه رودخانهها (مطالعه موردی: حوزه زرینهرود). پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 8(16)، 33-22. https://jsw.um.ac.ir/article_38332.html
محمدی، بابک.، و موذنزاده، روزبه. (1398). پیشبینی جریان جریان با استفاده از مدلهای ترکیبی هوشمند در مقیاس ماهانه (مطالعه موردی: رودخانه زرینرود). فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست، 21(9)، 71-81. 10.22034/JEST.2020.24315.3331. https://dx.doi.org/
محمدی،بابک.، و حیدرپور، باقر. (1398). بررسی تأثیر سنجههای اقلیمی بر روی تخمین دمای خاک توسط الگوریتم هیبریدی شبیهسازی تبرید. مجله علمی و ترویجی نیوار، 105-104. https://doi.org/10.30467/nivar.2019.83519
ناظریتهرودی، محمد.، خلیلی، کیوان.، عباسزادهافشار، مرضیه.، و ناظریتهرودی، زهرا. (1393). مقایسه تبدیلهای نرمالساز جهت نرمال کردن دادههای بارندگی ماهانه مناطق مختلف ایران. نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 28(2)، 372-365. https://www.sid.ir/paper/141631/fa
نوذری، حامد.، و توکلی، فاطمه. (1398). ارزیابی کارایی مدلهای مختلف خطی و غیرخطی در پیشبینی بارندگی ماهانه در تغییرات اقلیم استان همدان. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 10(20)، 12-1. https://doi.org/10.29252/jwmr.10.20.19
Aksoy, S., & Haralick, M. (2001). Feature Normalization and Likelihood-based Similarity Measures for Image Retrieval. Journal Pattern Recognition Letters, 22(5), 563-582. https://doi.org/10.1016/S0167-8655(00)00112-4. Asefa, T., Kemblowski, M., McKee, M., & Khalil, A. (2006). Multi-time scale stream flow predictions: The support vector machines approach. Journal of Hydrology, 318, 7-16. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.06.001 Bahrami, M., Amiri, M., J., RezaeiMaharloui, F., & Ghafari, K.A. (2017). Determining the effect of data preprocessing on the performance of artificial neural network in order to predict monthly rainfall in Abadeh city. Journal of Ecohydrology, 4(1), 29-37. https://dx.doi.org/ 10.22059/IJE.2017.60880 [in Persian] Chen, S., T., Yu, P., Sh., & Tang., H.,Y. (2010). Statistical downscaling of daily Precipitation using support vector machines and multivariate analysis. Journal of Hydrology, 385, 13-23. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.01.021 Chen, sh. (2016). Application Hydrologic Data Mining Using Artificial Neural Network. Entropy. 12, 83 –98. https://www.earticle.net/Article/A241921 Chia, M., Y., Huang, Y., F., & Koo, C., H. (2020). Support vector machine enhanced empirical reference evapotranspiration estimation with limited meteorological parameters. Journal Computers and Electronics in Agriculture, 175, 105577. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105577 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, 208-216. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2001)15:3(208) Durand, M., D., & White, S., R. (2000). Trading accuracy for speed in parallel simulated annealing with simultaneous moves. Elsevier Parallel Computing, 26, 135–150. https://doi.org/10.1016/S0167-8191(99)00099-X Eysazadeh, M., Ahmadzadeh, H., & Ghorbani, M., A. (2017). Evaluation of the effect of normalizing the distribution of monthly runoff probabilities on the performance of SVM and ANN models in simulating the monthly flow of rivers (Case study: Zarineh Rood basin). Watershed Management Journal, 8(16), 22-33. https://jsw.um.ac.ir/article_38332.html [in Persian] Fabian, V. (1997) Simulated Annealing Simulated. Computers & Mathematics with Applications, 33, 81-94. https://doi.org/10.1016/S0898-1221(96)00221-0 Fletcher, R. (1987). Practical Methods of Optimization. 2nd Edition, John Wiley and Sons, Chichester. https://www.scirp.org/(S(351jmbntvnsjt1aadkozje)) Gonzalez, R., C., & Perez, V., S. (2001). Two procedures for stochastic simulation of vuggy formations. (2001) SPE 69663, Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Buenos Aires, Argentina, pp. 25–28 March. https://doi.org/10.2118/69663-MS Guo, H., C., Liu, L., Huang, G., H., Fuller, G., A., Zou, R., & Yin, Y., Y. (2001). A system dynamics approach for regional environmental planning and management: A study for the Lake Erhai Basin. Journal of Environmental Management, 61, 93–111. https://doi.org/10.1006/jema.2000.0400 Halabian, A., H., & Darend, M. (2012). Rainfall forecasting in Isfahan using artificial neural networks. Applied Research Journal of Geographical Sciences, 12(26). https://www.sid.ir/paper/102413/fa [in Persian] Hamidi, O., J., Poorolajal, M., Sadeghifar, H., Abbasi, Z., Maryanaji, H., Faridi, R., & Tapak, L. (2014) . A comparative study of support vector machines and artificial neural networks for predicting precipitation in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 119, 723-731. https://link.springer.com/article/10.1007/s00704-014-1141-z Harris, R., & Jarvis, C. (2011). Statistics for Geography and Environmental Science. ed: 1st Edition, London ,Routledge, 280. https://doi.org/10.4324/9781315847610 Jia, Zh, y., Ma, J, w., Wang, F, J., & Liu, W. (2011). Hybrid of simulated annealing and SVM for hydraulic valve characteristics prediction. Journal Expert Systems with Applications, 38, 8030–8036. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.12.132 Kirkpatrick, S., Gelatt, C., D., & Vecchi, M., P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220, 671–680. https://doi.org/ 10.1126/science.220.4598.671 Lin, S., W., Lee, Z., J., Chen, S., C., & Tseng, T., Y. (2008). Parameter determination of support vector machine and feature selection using simulated annealing approach. Applied Soft Computing, 8(4), 1505-1512. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.10.012 Mahareek, E., A., Desuky, A., S., & AbdullahEl-Zhni, H. (2021). Simulated annealing for SVM parameters optimization in student performance prediction. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10(3), 1211-1219. https://doi.org/10.11591/eei.v10i3.2855 Mehrabani Bashar, A., Nozari, H., Marofi, S., Mohamadi, M., & Ahadiiman, A. (2022). Investigation of factors affecting rural drinking water consumption using intelligent hybrid models. Journal Water Science and Engineering. https://www.sciencedirect.com/journal/water-science-and-engineering Mohammadi, B., & Heydarpour, B. (2019). Investigating the influence of climate parameters on the estimation of soil temperature by hybrid refrigeration simulation algorithm. Nivar scientific and promotional magazine, 105-104. https://doi.org/10.30467/nivar.2019.83519 [in Persian] Mohammadi, B., & Mouzenzadeh, R. (2019). Stream flow forecasting using intelligent hybrid models on a monthly scale (case study: Zarin Rood River). Environmental Science and Technology Quarterly, article, 21 (9), 71-81. https://dx.doi.org/10.22034/JEST.2020.24315.3331 [in Persian] Nazeri Tahrudi, M., Khalili, K., AbbaszadeAfshar, M., & NazeriTahrudi, Z. (2014). Compared to the normal mechanism becomes the normal monthly rainfall data from different regions of Iran. Journal of Water and soil, 28 (2), 365- 372. https://www.sid.ir/paper/141631/fa [in Persian] Nouri, R., Karbassi, A., R., Moghaddamnia, A., Han, D., Zokaei-Ashtiani, M., H., Farokhnia, A., & GhafariGousheh, M. (2011). Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology, 401, 177-189. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.02.021 Nozari., H., & Tavakoli., F. (2019). Evaluation of the Efficiency of Linear and Nonlinear Models in Predicting Monthly Rainfall (Case Study: Hamedan Province). jwmr, 10(20), 1-12. https://doi.org/10.29252/jwmr.10.20.19 [in Persian] Pai, P., F., & Hong,W., CH. (2006).Software reliability forecasting by support vector machines with simulated annealing algorithms. Journal of Systems and Software, 79, 747–755. https://doi.org/10.1016/j.jss.2005.02.025 Palmer, T. (2020). A vision for numerical weather prediction in 2030.arXiv preprint arXiv:2007.04830. Polat, K., & Gunes., S. (2007). Classification of epileptic form EEG using a hybrid system based on decision tree classifier and fast Fourier transform. Applied Mathematics and Computation, 187(2), 1017-1026. https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.09.022 Salimisartakhti, J., Zangooei, M., H., & Mozafari, K. (2012) Hepatitis disease diagnosis using a novel hybrid method based on support vector machine and simulated annealing (SVM-SA). Computer methods and programs in biomedicine, 108, 570–579. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.08.003 Sharfi, M., SamadianFard, S., & Hashemi, S. (2020). Forecasting monthly rainfall using genetic programming models and support vector machine. Rain catchment surface systems, 8(4), 71-63. https://www.sid.ir/paper/958629/fa [in Persian] Tran, N., H., Chen, Z., & Rahman, S., S. (2003). Characterizing and Modeling of Naturally Fractured Reservoirs with the use of Object-Based Global Optimization. Petroleum Society’s Canadian International Petroleum Conference, Calgary, Alberta, Canada, 10 – 12. https://doi.org/10.2118/2003-179 Tripathi, Sh., Srinivas, V., & Nanjundiah, R., S. (2006). Downscaling of precipitation for climate change scenarios: A support vector machine approach. Journal of Hydrology, 330, 62- 640. 21- Vapnik V.N. 1998. Statistical learning theory. 1st Ed., Wiley, New York. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.04.030 Wang, S., Feng, J., Liu, G, J., M., & Modelling, C. (2013). Application of seasonal time series model in the precipitation forecast. 58(3-4), 677-683. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2011.10.034 Youtao, X., & Lin, C. (2021). Forecast of natural gas market yield based on data analysis. Resources & Industries, 23(1), 79-86. https://doi.org/10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20201211.001 Yu, X., & Liong, S.,Y. (2006). Forecasting of hydrologic time series with ridge regression in feature space. Journal of Hydrology, 332, 290-302. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.07.003 ZabetPishkhani, N., Seydian, S., M., Heshmatpour, A., & Rouhani, H. (2016). Comparison of monthly rainfall patterning with SVM and ANFIS models (case study: City Gonbadkavos). Water and soil magazine. 30(1), 236-246. https://civilica.com/doc/666817 [in Persian] | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 409 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 249 |