پیش بینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریف آباد قم با استفاده از مدل های موجک عصبی و برنامه ریزی ژنتیک

نویسندگان

طاهر رجایی

اکرم زینی وند

حمیده جعفری

چکیده

در این تحقیق پیش­بینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریف­آباد استان قم با بهره­گیری از برخی مدل­های هوشمند می­باشد. به این منظور از داده­های ماهیانه تراز آب زیرزمینی در سه حلقه چاه مشاهده­ای واقع در حوضه آبریز شریف­آباد در مدل سازی­ها استفاده شده است. جهت مقایسه نتایج حاصل از مدل­های هیبرید آنالیز موجک-شبکه عصبی (wnn)، برنامه­ریزی ژنتیک (gp)، رگرسیون خطی چند متغیره (mlr) و شبکه عصبی مصنوعی (ann) از دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (rmse) و ضریب کارایی نش- ساتکلیف (e) استفاده شده ­است. نتایج تحقیق نشان داده است که مدل ترکیبی موجک-عصبی پیش­بینی دقیقتری برای تراز آب زیرزمینی ماهانه نسبت به مدل های ann، gp و mlr ارائه داده، به طوریکه ضریب نش در مدل ترکیبی برای پیزومترهای 1، 2 و 3 به ترتیب 98/0، 98/0 و 95/0 حاصل شده 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

مدل سازی تراز آب زیرزمینی با بهره گیری از مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت شریف آباد)

منابع آب زیرزمینی یکی از مهم­ترین منابع تأمین آب می­باشند، از این­رو مدل­سازی آن­ها بسیار حائز اهمیت می­باشد. ارزیابی و پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به پیش­بینی منابع آب زیرزمینی کمک می­کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (mlr)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (wnn) و شبکه عصبی مصنوعی (ann) در پیش­بینی سطح آب زیرزمینی (gwl)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (rmse) و ضر...

متن کامل

کاربرد مدل شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی ویژگی های غیرایستا و غیرخطی سری زمانی تراز آب زیرزمینی

سفره ‏های آب زیرزمینی غالباً به عنوان سیستم ‏هایی با ویژگی ‏های غیرایستا و غیرخطی شناخته می ‏شوند. مدل‏ سازی این سیستم ‏ها و پیش ‏بینی حالت ‏های آینده آن ‏ها نیازمند تشخیص این ویژگی‏ های بنیادی است. اخیراً، آنالیز موجک به دلیل توانایی آن در رمزگشایی ویژگی‏ های اشاره‏ شده، به طور گسترده ‏ای در زمینه پیش ‏بینی سری‏ های زمانی هیدرولوژیکی مورد استفاده قرار گرفته ‏است. در این مقاله توانایی مدل ترکیبی ...

متن کامل

پیش بینی تراز آب زیرزمینی دشت قم به وسیله مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجک

مدل‏های پیش‏بینی صحیح و قابل اطمینان تراز آب زیرزمینی برای مدیریت منابع آب اهمیت دارند. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیه سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به صورت گسترده‏ای در مدل‏سازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به کار رفته‏است. در پژوهش حاضر کاربرد مدل‏های شبکه عصبی، ترکیبی شبکه عصبی- موجک و رگرسیون خطی چندمتغیره در پیش‏بینی تراز آب زیرزمینی هفت حلقه پیزومتر واقع در دشت قم ب...

15 صفحه اول

پیش بینی جریان رودخانه با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک (مطالعه موردی: حوضه آبریز رودخانه لیقوان)

روش­های متعددی هم­چون مدل سری­های زمانی، شبکه­های عصبی مصنوعی، منطق فازی، نرو فازی و برنامه­ریزی ژنتیک برای پیش­بینی جریان رودخانه به کار می­رود. در تحقیق حاضر از روش نوین برنامه­ریزی ژنتیک جهت پیش­بینی جریان روزانه رودخانه لیقوان در حوضه آبریز دریاچه ارومیه در دوره آماری 1376 تا 1380 استفاده شد.  هم­چنین نقش حافظه در کاهش یا افزایش دقت پیش بینی مورد بررسی قرار گرفت. جهت مدل­سازی جریان رودخانه ...

متن کامل

پیش بینی تراز آب زیرزمینی دشت شاهرود استفاده از شبکه عصبی مصنوعی تابع پایه شعاعی

     Groundwater level prediction is an important issue in scheduling and managing water resources. A number of approaches such as stochastic, fuzzy networks and artificial neural network have been used for such prediction. A neural network model has been employed in this research for Shahrood plain groundwater level prediction. For this reason, statistical parameters of groundwater level fluct...

متن کامل

پیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA

تبدیل موجک یکی از روش­های نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنال­ها و سری­های زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، داده­های حاصل به­عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیش­بینی خشکسالی ارائه می­گردد. در این تحقیق، از شبکه­های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...

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:
تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

جلد ۱۶، شماره ۴۲، صفحات ۷-۲۶

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023