پیش بینی دبی جریان رودخانه با استفاده از داده کاوی و سری زمانی

نویسندگان

سید مرتضی سیدیان

مریم سلیمانی

مجتبی کاشانی

چکیده

شبیه­سازی جریان رودخانه به منظور آگاهی از دبی رودخانه در دوره های زمانی آینده از مسائل مهم و کاربردی است. با توجه به اهمیت اطلاع از دبی جریان در سال­های آینده، در این مطالعه دبی جریان در سه ایستگاه حاجی قوشان، قره شور و تمر در حوضۀ آبخیز گرگانرود برای سال­های آبی 90-1381 شبیه­سازی شد. به منظور شبیه­سازی از روش آماری سری زمانی در قالب الگوی اتورگرسیون (ar) و داده کاوی در قالب ماشین بردار پشتیبان (svm) به دو صورت ماهانه و هفتگی استفاده شد. نتایج در مقیاس ماهانه نشان داد هر دو روش در ایستگاه تمر، دقت کم و در ایستگاه حاجی قوشان، دقت خوبی دارند. در ایستگاه قره شور svm توانست ضریب تعیین سری زمانی ماهانه را به مقدار 29/0 افزایش و خطای rmse را 35 درصد کاهش دهد و شبیه­سازی دقیق تری انجام دهد. هر دو روش در ایستگاه­های تمر و قره شور دبی هفتگی را با دقت کمی پیش بینی کردند. در ایستگاه حاجی قوشان ضریب تعیین روش سری زمانی هفتگی 91/0 و svm برابر 86/0 است. آمارۀ ddr نشان داد در ایستگاه حاجی قوشان در مقیاس ماهانه روش svm نسبت به سری زمانی دارای دقت بیشتری است و در مقیاس هفتگی دقت این دو روش برابر است. نتایج این مطالعه نشان داد که روش svm در هر دو مقیاس ماهانه و هفتگی دقت بیشتری نسبت به سری زمانی دارد؛ همچنین دقت هر دو روش در مقیاس ماهانه بیشتر از مقیاس هفتگی است.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش بینی سیلاب از طریق داده های سری زمانی دبی رودخانه سومبار با استفاده از مدل باکس _جنکینز

امروزه یکی از مهمترین مسائل جهت مدیریت سیلاب، پیش بینی جریان رودخانه ها می باشد. جلوگیری از صدمات اقتصادی و جانی ناشی از سیلاب یکی از مهمترین دستاوردهای پیش بینی صحیح جریان می باشد. فاکتورها و عوامل مختلفی بر روی دبی رودخانه تاثیر گذار است که تحلیل این پدیده را مشکل می سازند. مدلهای فیزیکی-مفهومی، رگرسیونی و سری های زمانی از معمولترین روشهای تحلیل جریان رودخانه می باشند در این تحقیق با استفاده ...

متن کامل

پیش بینی سیلاب از طریق داده های سری زمانی دبی رودخانه سومبار با استفاده از مدل باکس _جنکینز

امروزه یکی از مهمترین مسائل جهت مدیریت سیلاب، پیش بینی جریان رودخانه ها می باشد. جلوگیری از صدمات اقتصادی و جانی ناشی از سیلاب یکی از مهمترین دستاوردهای پیش بینی صحیح جریان می باشد. فاکتورها و عوامل مختلفی بر روی دبی رودخانه تاثیر گذار است که تحلیل این پدیده را مشکل می سازند. مدلهای فیزیکی-مفهومی، رگرسیونی و سری های زمانی از معمولترین روشهای تحلیل جریان رودخانه می باشند در این تحقیق با استفاده ...

متن کامل

مدل‌سازی دبی جریان رودخانه با استفاده از مدل‌های چندمتغیره تلفیقی سری زمانی

چکیده بیش از سه دهه است که هیدرولوژیست­ها، استفاده از مدل­های چند متغیره را جهت توصیف و مدل­سازی داده­های پیچیده هیدرولوژی، توصیه می­کنند. درحالی که به تازگی اهمیت مدل­های چند متغیره در هیدرولوژی مطرح شده است. در واقع در مدل­های چند متغیره با دخالت دادن عوامل مؤثر هواشناسی، می­توان نتایج توصیف، مدل­سازی و  پیش­بینی پارامترهای مختلف را بهبود بخشید. هم­چنین از آنجا که مدل­های غی...

متن کامل

پیش بینی میزان آلودگی فلزات سنگین در رسوبات رودخانه گرگانرود با استفاده از داده کاوی

به منظور پیش بینی میزان آلودگی فلزات سنگین در رسوبات رودخانه گرگانرود با استفاده از داده کاوی، در طول رودخانه گرگان رود نمونه های رسوبی در دو فصل (بهار و تابستان) و در 10 ایستگاه با سه تکرار نمونه برداری گردید. پس از آنالیز دستگاهی نمونه ها، داده های خام فلزات سنگین جمع آوری شد. سپس روش پیشنهادی مطرح گردید که شامل مراحل شروع و گردآوری داده ها، پیش پردازش داده ها ، ساخت مدل و همچنین ارزیابی و خر...

متن کامل

بهبود پیش بینی دبی جریان با استفاده از داده گواری در مدل مفهومی Hymod

پیش بینی دبی جریان توسط مدل های هیدرولوژی، همواره با عدم قطعیت همراه است. به همین دلیل از روش های مختلف از جمله افزایش کیفیت اطلاعات ورودی به مدل، بهبود ساختار مدل، و داده گواری اطلاعات مشاهداتی در دسترس برای کاهش عدم قطعیت مدل ها استفاده شده است. در صورت بدون اشکال فرض کردن ساختار مدل هیدرولوژی،نمی توان از عدم قطعیت ورودی، پارامتر، و شرایط اولیه مدل چشم پوشی کرد. یکی از روش های کاهش عدم قطعیت،...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید


عنوان ژورنال:
اکوهیدرولوژی

ناشر: دانشکده علوم و فنون نوین دانشگاه تهران

ISSN 2423-6098

دوره 1

شماره 3 2014

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023