
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,877 |
تعداد مقالات | 74,134 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,853,875 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,232,364 |
مقایسه عملکرد الگوریتم یادگیری سریع ELM با مدل عددیِ کد بازِ XBeach بهمنظور ارائه روشِ تلفیقیِ XBeach-ELM جهت پیشبینی طوفانهای گرد و غبار (مطالعه موردی: استان لرستان) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 56، شماره 5، مرداد 1404، صفحه 1201-1218 اصل مقاله (2.02 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.389735.669875 | ||
نویسندگان | ||
محمد انصاری قوجقار* 1؛ پریا پور محمد2 | ||
1استادیار، گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2دانشجو دکتری، گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف از این پژوهش ارزیابی و مقایسه کارکرد روشِ یادگیریِ سریع ELM با مدلِ عددیِ کدباز XBeach در ده ایستگاه سینوپتیک استان لرستان (نورآباد، الشتر، بروجرد، کوهدشت، خرم آباد، پل دختر، نوژیان، درود، ازنا و الیگودرز) در طول دورهآماری 50 ساله (2020- 1971) بهمنظور ارائه روشِ تلفیقیِ XBeach- ELM برای پیشبینی شاخص FDSD بود. نتایج حاکی از وجود تفاوت چشمگیر و معنادار در نتایج مدلسازی با روشِ تلفیقیِ XBeach- ELM نسبت به سایر روشهای مورد بررسی بود. روشِ تلفیقیِ XBeach- ELM با کمترین مقدار معیارهای خطای NRMSE و MAPE، عملکرد بهتری را نسبت به روشِ یادگیریِ سریع ELM و مدلِ عددیِ XBeach نشان داد. مقایسه میانگین مقادیر مشاهداتی و پیشبینیشده با استفاده از آزمون t نشاندهنده پذیرش فرض صفر مبنی بر برابری میانگینهای سریهای زمانی مشاهداتی و پیشبینیشده شاخص فراوانی روزهای طوفان گرد و غبار در روش هیبریدی XBeach-ELM در استان لرستان بود. بدین ترتیب میتوان بیان کرد که فقط مدل هیبریدی بررسی شده بهطور مؤثر میانگین سری زمانی مشاهداتی را در پیشبینی شاخص FDSD حفظ کرده است در حالیکه در دو روش انفرادی ELM و XBeach این برابری نشان داده نشده است. نتایج این مطالعه میتواند در توسعه سیستمهایِ هشدارِ زودهنگام برای پیشبینی دقیقتر طوفانهای گرد و غبار و کاهش خسارات انسانی و اقتصادی، برنامهریزی شهری و زیرساختی برای مقاومسازی مناطق پرخطر، حمایت از سیاستگذاریهای محلی و ملی در زمینه مدیریت گرد و غبار، طراحی راهکارهای پایدار و توسعه مدلهای پیشبینی، تاثیر بهسزایی داشته باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
دید افقی؛ یادگیری ماشین؛ FDSD؛ روشهای عددی؛ معیار نیکویی برازش | ||
مراجع | ||
Abouhalima, M., das Neves, L., Taveira-Pinto, F., & Rosa-Santos, P. (2024). Machine Learning in Coastal Engineering: Applications, Challenges, and Perspectives. Journal of Marine Science and Engineering, 12(4), 638. Al-Haija, Q. A., Altamimi, S., & AlWadi, M. (2024). Analysis of Extreme Learning Machines (ELMs) for intelligent intrusion detection systems: A survey. Expert Systems with Applications, 124317. Ansari ghojghar, M. and Pourmohammad, P. (2024). Dust Storm Modeling Using the Triple Hybrid Model GRNN-SVM-LSTM (Case Study: Sistan and Baluchestan Province). Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(10), 1961-1979. doi: 10.22059/ijswr.2025.385882.669844. (In Persian). Anselin L, Syabri I, Kho Y (2009) An Introduction to Spatial Data Analysis. In Fischer MM, Getis A (eds) Handbook of applied spatial analysis, Berlin, Heidelberg and New York, Springer. Atay H, Ahmadi F (2010) Study of dust as one of the environmental problems of the Islamic world. Case study of Khuzestan province. The Fourth International Congress of Geographers of the Islamic World. Zahedan 138. Berard, N. A., Mulligan, R. P., da Silva, A. M. F., & Dibajnia, M. (2017). Evaluation of XBeach performance for the erosion of a laboratory sand dune. Coastal Engineering, 125, 70-80. Bolle, A., Mercelis, P., Roelvink, D., Haerens, P., & Trouw, K. (2011). Application and validation of XBeach for three different field sites. Coastal Engineering Proceedings, (32), 40-40. Buttò, S., Faraci, C. L., Corradino, M., Iuppa, C., Colica, E., & Pepe, F. (2024). Evaluating longshore sediment transport: A comparison between empirical formulas and XBeach 2DH numerical model. Marine Geology, 107471.
Dargahian, F. , Jalili, A. , Balalan Fard, A. and Aghazadeh, T. (2024). Determining the potential of dust production in the inner centers of Khuzestan province using the WRF numerical model and the WRF-Chem coupled model. Journal of Natural Environmental Hazards, 13(42), 123-140. doi: 10.22111/jneh.2024.47865.2026. Eng. 56 (11–12) (2009) 1133–1152. (In A comparison of the ELM algorithm and XBeach model Persian) Gelvez-Almeida, E., Mora, M., Barrientos, R. J., Hernández-García, R., Vilches-Ponce, K., & Vera, M. (2024). A Review on Large-Scale Data Processing with Parallel and Distributed Randomized Extreme Learning Machine Neural Networks. Mathematical and Computational Applications, 29(3), 40. Harter, C., & Figlus, J. (2017). Numerical modeling of the morphodynamic response of a low-lying barrier island beach and foredune system inundated during Hurricane Ike using XBeach and CSHORE. Coastal Engineering, 120, 64–74. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2016.11.005. Hayawi, H., Al-Hashimi, M., & Alawjar, M. (2024). Machine learning methods for modelling and predicting dust storms in Iraq. Statistics, Optimization & Information Computing. Kolokythas, G. A., Raquel, S., & Blanco, M. R. D. (2016, June). Morphological evolution of a bed profile induced by a storm event at the Belgian coast predicted by Xbeach model. In ISOPE International Ocean and Polar Engineering Conference (pp. ISOPE-I). ISOPE. Maleki, S. , Adjami, M. and Ahmadi, A. (2024). Numerical Modeling of Swash Zone Morphological Processes in Coarse-Grained Beaches with XBeach Open-Source Model. Sharif Journal of Civil Engineering, (), -. doi: 10.24200/j30.2024.63280.3266. (In Persian). Mei, S., You, W., Zhong, W., Zang, Z., Guo, J., & Xiang, Q. (2024). Optimizing the Numerical Simulation of the Dust Event of March 2021: Integrating Aerosol Observations through Multi-Scale 3D Variational Assimilation in the WRF-Chem Model. Remote Sensing, 16(11), 1852. O’Loingsigh, T., McTainsh, G. H., Tews, E. K., Strong, C. L., Leys, J. F., Shinkfield, P., & Tapper, N. J. (2014). The Dust Storm Index (DSI): a method for monitoring broadscale wind erosion using meteorological records. Aeolian Research, 12, 29-40. Roelvink, D., & Costas, S. (2019). Coupling nearshore and aeolian processes: XBeach and duna process-based models. Environmental Modelling & Software, 115, 98-112. Roelvink, D., Reniers, A., Van Dongeren, A. P., De Vries, J. V. T., McCall, R., & Lescinski, J. (2009). Modelling storm impacts on beaches, dunes and barrier islands. Coastal engineering, 56(11-12), 1133-1152. Tofighi, F. , Armani, P. , Chehrazi, A. and Alimoradi, A. (2023). Comparison of the function of ELM and RBF models for estimating the porosity of the Asmari Formation, in one of the offshore fields of the northwest Persian Gulf. Journal of Stratigraphy and Sedimentology Researches, 39(2), 45-58. doi: 10.22108/jssr.2023.137083.1256. (In Persian). Turkashvand M, Kayani Gh (2017) Analysis of Air Pollution Situation Due to the Climatic Effects of Fragrances and Hurricanes in the Southern Regions of Hamadan Province. Journal of Environmental Science and Technology, 19 (4).
Yarmohamadi, M., Alesheikh, A. A., & Sharif, M. (2025). Using Hybrid Deep Learning Models to Predict Dust Storm Pathways with Enhanced Accuracy. Climate, 13(1), 16. Yarmohamadi, M., Alesheikh, A. A., Sharif, M., & Vahidi, H. (2023). Predicting dust-storm transport pathways using a convolutional neural network and geographic context for impact adaptation and mitigation in urban areas. Remote Sensing, 15(9), 2468. Zhang, R., Su, J., & Feng, J. (2024). An extreme learning machine model based on adaptive multi-fusion chaotic sparrow search algorithm for regression and classification. Evolutionary Intelligence, 17(3), 1567-1586.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 80 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 66 |