استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی

منابع آب زیرزمینی از مهم­ترین منابع تأمین آب هستند، لذا مدل­سازی آن­ها حائز اهمیت می­باشد. در این میان مطالعه و بررسی نوسانات سطح آب زیرزمینی از نظر مطالعات مدیریتی، ایجاد سازه­های مهندسی، مصارف کشاورزی و حصول آب­های زیرزمینی با کیفیت بالا از اهمیت بالایی برخوردار است. عمده تقاضا برای آب شرب و کشاورزی در دشت مشگین­شهر نیز از طریق آب زیرزمینی تأمین می­شود. در این تحقیق چهار مدل هوش مصنوعی که عبارتند از شبکه عصبی پیشرو، شبکه عصبی برگشتی، منطق فازی ساگنو و ماشین­بردار پشتیبان برای پیش­بینی سطح آب زیرزمینی استفاده شدند. با توجه به نزدیک بودن نتایج به دست آمده و با توجه به این مسئله که مدل­های مختلف در مراحل مختلف مدل­سازی نتایج متفاوتی ارائه دادند، انتخاب یکی از مدل­ها به عنوان مدل منتخب معقول به نظر نمی­رسید. لذا از ترکیب غیر خطی این چهار مدل که مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده نامیده می­شود، برای ترکیب نتایج این مدل­ها استفاده شد تا نتایج به دست آمده تقویت شده و از توانایی مدل­های مختلف به طور هم­زمان استفاده شود. به منظور ارزیابی کارایی و دقت مدل­ها در پیش­بینی، از دو معیار مختلف RMSE و R2 استفاده شد. نتایج نشان دادند که مدل SCMAI با مقادیر R2 برابر 85/0 و 90/0 به ترتیب برای پیزومترهای شماره 1 و 2 در مرحله آموزش بهترین پیش­بینی را نسبت به هر کدام از چهار مدل منفرد هوش مصنوعی ارائه کرده است. همچنین مدل SCMAI توانست RMSE پیش­بینی را تا 9% درصد برای پیزومتر شماره یک و 17% درصد برای پیزومتر شماره دو کاهش دهد.