طراحی شبکه پایش سطح آب زیر‏زمینی با استفاده از مدل حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان (LS-SVM)

این مطالعه روشی برای طراحی شبکه‏های پایش کمّی آب زیر‏زمینی به ‏منظور کاهش نقاط پایش مکانی اضافی ارائه می‏کند؛ چاه‏های اضافی، که اگر نمونه‏گیری نشوند، خطا‏ی تخمین سطح آب زیر‏زمینی آن‌ها قابل چشم‌پوشی است. این روش مبتنی بر روش ماشین بردار پشتیبان بر پایة تئوری یادگیری آماری است. در این مطالعه، با استفاده از اطلاعات کمّی 63 چاه‏ مشاهداتی و پارامتر‏های هواشناسی (بارندگی و تبخیر) دشت رامهرمز، در دورة 7 ساله، عملکرد مدل حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان (LS-SVM) در طراحی شبکة برداشت چاه‏های مشاهداتی آب زیر‏زمینی بررسی شد. ترکیب‏های مختلف پارامتر‏های اثر‏گذار بر تراز سطح آب زیر‏زمینی با استفاده از مدل LS-SVM ارزیابی شد. ترکیب برتر مدل LS-SVM دربرگیرندة شاخص‏های عملکرد (3405/0MAE=و 9992/0= 2R) است. سپس، با استفاده از تابع تقریب بهینه، 42 عدد چاه مشاهداتی به ‏منظور پایش مکانی مناسب در منطقة دشت رامهرمز مشخص شد.