پیش بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی

خشکسالی به عنوان یکی از مهم ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم های پیش بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق برای پیش بینی خشکسالی های آتی، از تلفیق الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی-موجکی در تحلیل شاخص بارندگی استاندارد شده، استفاده گردید و در نهایت نشان داده شد که به کارگیری روش تلفیقی مذکور در مقایسه با تلفیق الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی، نتایج مطلوبی را ارائه می دهد.