ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در تخمین دبی سیلاب

برآورد دبی ­اوج به‌عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب  نقش اساسی در طراحی سازه‌­های آبی و اقدامات بیومکانیکی در حوزه­‌های آبخیز دارد، به‌طوری ‌که برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار­های اجرایی دارد. در این بررسی، سعی شده با استفاده از روش‌­های هوش مصنوعی (شبکه عصبی MLP، ترکیب شبکه عصبی MLP و شبکه SOFM، GRNN، ترکیب خوشه‌بندی FCM و ANFIS) دبی بیشینه رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری برآورد شود. به این منظور، در این دو مدل هشت متغیر که شامل بارندگی مربوط به روز وقوع سیل، بارندگی‌­های پنج روز قبل، دبی پایه در روز وقوع سیل و CN حوضه به‌عنوان پارامتر­های ورودی و دبی پیک به‌عنوان خروجی در نظر گرفته شده است. سپس، با استفاده از روش هوش مصنوعی و پیش پردازش داده‌­ها، ساختار بهینه مدل‌ها با استفاده از داده‌­های ورودی و خروجی و با ملاک قراردادن معیار­های ارزیابی، به روش سعی و خطا تعیین شد. نتایج نشان داد که  شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) عملکرد بهتری در برآورد دبی سیلاب نسبت به مدل ترکیبی ANFIS+FCM ،MLP+SOFM ،GRNN در حوضه یلفان دارد.