استفاده از مدل های ترکیبی ماشین بردار پشتیبان - موجکی و شبکه عصبی -موجکی در پیش‌بینی تراز آب زیرزمینی دشت اردبیل
نویسندگان
چکیده مقاله:
چکیده آبهای زیرزمینی همواره به عنوان یکی از منابع مهم و عمده ی تأمین آب شرب و کشاورزی به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک مطرح بوده‌اند. به منظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه ی آنها، لازم است پیش‌بینی دقیقی از نوسانات سطح آب زیرزمینی صورت گیرد. در این تحقیق اطلاعات 15 پیزومتر موجود در دشت اردبیل مورد استفاده قرارگرفت. از تبدیل موجک و روش خوشه‌بندی به ترتیب برای پیش‌پردازش زمانی و مکانی استفاده گردید. روش مدلسازی مورد استفاده در این تحقیق، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی یک ماه آینده می‌باشد. در ابتدا پیزومترهای موجود با روش خوشه بندی نقشه خود سازمانده کلاس بندی شده و برای پیزومترهای مرکزی هر کلاس دو مدل فوق به صورت تکی و در ترکیب با تبدیل موجک به کار رفت. نتایج حاصله ضریب تبیین متوسط 94/0 برای آموزش و 89/0 برای صحت‌سنجی را در مرحلهی مدلسازی با ماشین بردار پشتیبان نشان داد. استفاده از تبدیل موجک باعث افزایش 5/3 درصدی دقت مدل گردید. در ضمن مدلسازی از طریق شبکه عصبی مصنوعی نیز با ضریب تبیین متوسط 94/0 برای آموزش و 88/0 برای صحت‌سنجی از دقت بالایی برخوردار بوده و استفاده از تبدیل موجک باعث افزایش 5 درصدی دقت مدل شد.
منابع مشابه
پیش‌بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی دشت قروه با استفاده از شبکه عصبی- موجکی و مقایسه آن با مدل عددی MODFLOW
آبهای زیرزمینی یکی از منابع مهم تامین آب در تمام دنیا به شمار می‌روند. در سالهای اخیر با توجه به مشکل کمبود منابع آبی، مسأله استفاده و مدیریت بهینه از این منابع اهمیت خاصی پیدا کرده است. به منظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه آنها، لازم است پیش‌بینی دقیقی از نوسانات سطح آب زیرزمینی صورت گیرد. این نوسانات ناشی از عوامل مختلفی است که از جمله آنها، عوامل آب و هوایی(حرارت، میزان بارندگی،...
متن کاملکاربرد شبکه بیزین و مدل ماشین بردار پشتیبان در پیش‌بینی تغییرات سطح تراز ایستابی (مطالعه موردی: دشت اردبیل)
آبهای زیرزمینی به‌عنوان یکی از منابع مهم و عمده تأمین آب شرب و کشاورزی، به‌ویژه در مناطق خشک و نیمه‌خشک مطرح بوده است. شبیه‌سازی سیستم آبهای زیرزمینی به دلیل پیچیدگی این سیستمها به‌آسانی میسر نیست. در این مقاله با استفاده از دادههای سطح تراز ایستابی دشت اردبیل در بازه زمانی(1390-1351)، به ارزیابی عملکرد آزمون گاما برای پردازش و انتخاب ورودیهای مناسب و کارایی مدلهای حداقل مربعات ماشین برد...
متن کاملپیشبینی تراز آب دریاچه ارومیه با استفاده از روش‌های سری زمانی، شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی- موجکی
دریاچه ارومیه دومین دریاچه شور جهان است و با توجه به معیارهای اجتماعی- اقتصادی و زیست محیطی نقش مهمی در منطقه شمالغرب ایران دارد که در سالهای اخیر با مشکلاتی مواجه شده است و به دلیل خشکسالی، استفاده بیش از حد آبهای سطحی و ساخت سدها تراز سطح آب آن کاهش یافته است. یکی از فاکتورهای مهم که در مدیریت صحیح در هر زمینهای، تأثیر دارد، داشتن یک دید و نگرش مناسب از اتفاقات آینده در آن زمینه...
متن کاملپیشبینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی
خشکسالی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین 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 به‌منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم‌های پیش‌بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق...
متن کاملمدل سازی رواناب رودخانه صوفی چای با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی
Accurate simulation runoff process can have a significant role in water resources management and related issues. The inherent complexity of this process makes difficult the use of physical and numerical models. In recent years, application of intelligent models is increased a powerful tool in hydrological modeling. The aim of this study was the application of the Gamma test to select the optim...
متن کاملکاربرد شبکه بیزین و مدل ماشین بردار پشتیبان در پیش بینی تغییرات سطح تراز ایستابی (مطالعه موردی: دشت اردبیل)
آبهای زیرزمینی به عنوان یکی از منابع مهم و عمده تأمین آب شرب و کشاورزی، به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک مطرح بوده است. شبیه سازی سیستم آبهای زیرزمینی به دلیل پیچیدگی این سیستمها به آسانی میسر نیست. در این مقاله با استفاده از دادههای سطح تراز ایستابی دشت اردبیل در بازه زمانی(1390-1351)، به ارزیابی عملکرد آزمون گاما برای پردازش و انتخاب ورودیهای مناسب و کارایی مدلهای حداقل مربعات ماشین برد...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 5 شماره 17
صفحات 45- 64
تاریخ انتشار 2019-03-16
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023