
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,763 |
تعداد مقالات | 72,849 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,955,192 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,561,452 |
ارزیابی عملکرد مدلهای یادگیری ماشین در سرریزهای نیلوفری زیگزاگی بر مبنای تحلیل ریسک | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 56، شماره 4، تیر 1404، صفحه 865-880 اصل مقاله (1.69 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.382994.669799 | ||
نویسندگان | ||
حجت الله صفیرزاده1؛ محمد حیدرنژاد* 2؛ اصلان اگدرنژاد3 | ||
1دانشجوی کارشناسی مدیریت ساخت، گروه مهندسی عمران ، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران. | ||
22- دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران | ||
3استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران. | ||
چکیده | ||
سرریزهای نیلوفری، با تأثیرپذیری از ضریب دبی، در مدیریت جریان آب در سدها و مخازن نقش حیاتی دارند. ضریب دبی تعیینکننده کارایی و ریسک عملکرد آنها در شرایط سیلابی است. در این راستا به کمک 80 دادة آزمایشگاهی گردآوری شده از دو مقطع ورودی سرریز نیلوفری با شکلهای مربعی و دایروی زیگزاگی شده با تعداد چهار، هشت و دوازده عدد، از دو مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) و برنامهریزی بیان ژن (GEP) برای شبیهسازی ضریب دبی استفاده شده است. تعداد زیگزاگها (n)، عدد فرود (Fr)، بار آبی نسبی (H/P) و شاخص شکل سرریز (R/D) به عنوان متغیرهای مستقل به کار گرفته شدند. شاخصهای ارزیابی عملکرد (RMSE, MAE, R2) برای سنجش دقت خروجی مدلها استفاده شدند. در بررسی مدلهای مختلف SVM، تابع کرنل RBF با مقدار γ برابر ۱/۰ بهینهترین نتایج را ارائه داد. مقادیر (RMSE, MAE, R2) در دورههای آموزش و آزمون برای این مدل به ترتیب (۹۲۶۲/۰، ۰۶۹۶/۰، ۰۸۴۸/۰) و (۹۸۲۰/۰، ۰۳۴۶/۰، ۰۳۹۸/۰) برای سرریز دایروی و (۹۷۰۷/۰، ۰۷۳/۰، ۰۹۰۴/۰) و (۹۳۳۴/۰، ۰۶۷۶/۰، ۰۷۸۷/۰) برای مقطع مربعی بهدست آمد. در مدل GEP نتایج بهتری مشاهده شد، بهگونهای که مدل با سه ژن، اندازه هد 9 و 45 کروموزوم، در سرریز دایروی با شاخصهای (۹۷۷۸/۰، ۰۳۷۵/۰، ۰۴۵۱/۰) و (۹۸۱۱/۰، ۰۳۱۵/۰، ۰۳۹۶/۰) در مراحل آموزش و آزمون بهینهترین عملکرد را داشت. برای مقطع مربعی، مدل با 55 کروموزوم به ترتیب با مقادیر (۰۹۷۴۱/۰، ۰۴۹۴/۰، ۰۵۹۷/۰) و (۹۵۹۱/۰، ۰۵۰۳/۰، ۰۵۹۴/۰) در مراحل آموزش و آزمون ارزیابی شد. | ||
کلیدواژهها | ||
ارزیابی عملکرد؛ تحلیل ریسک؛ سرریز نیلوفری؛ ضریب دبی؛ هوش مصنوعی | ||
مراجع | ||
Aouissi, H.A., Petrisor, A.I., Ababsa, M., Bo-stenaru-Dan, M., Tourki, M., & Bouslama, Z. (2021). Influence of Land Use on Avian Diversity in North African Urban Environments. Land, 10(4), 434. https://doi.org/10.3390/land10040434 Bahadori, K,H., & Karimaei Tabarestani, M. (2020). Determination of the Height and Overtopping failure of Reservoir Dams by Using Reliability Analysis (Case Study: Namrood Dam). Journal of Iranian Dam and Hydropower, 25(7), 1-13. (In Persian) Borowski, P.F. (2020). New technologies and innovative solutions in the development strategies of energy enterprises. HighTech and innovation Journal, 1(2), 39-58. DOI: 10.28991/HIJ-2020-01-02-01 Ebrahimzadeh, A., Zarghami, M., & Nourani, V. (2020). Overtopping risk management by system dynamics and Monte-Carlo simulations, Hajilarchay Dam of Iran. Water and Irrigation Management, 9(2), 231-250. DOI: 10.22059/jwim.2019.290802.719 (In Persian) Eghbalizadeh, S., Ghezelsofloo, A.A., & Alamatian, J. (2023). Rethinking the design of different parts of the free overflow system based on multi-level risk analysis (Case Study Ghezel dash). Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 17(2), 193-205. DOI: 20.1001.1.20087942.1402.17.2.1.7 (In Persian) Faghih, H., Kholghi, M., & Kochekzadeh, S. (2009). Evaluating and Comparing Some of the Quantitative Risk Analysis Methods to Estimate Design Flood of Dam Spillway (Case Study: Pishin Dam Spillway). Journal of Crop Production and Processing, 12(46), 463-474. DOI: 20.1001.1.22518517.1387.12.46.5.9 (In Persian) Ferreira, C. (2001). Algorithm for solving gene expression programming: a new adaptive problem. Complex Systems, 13(2), 87-129. DOI: 10.4236/ajor.2018.82008 Feyzi, E., Naghavi, M., & Fakhraei, H. (2020). Risk Assessment of Hydroelectric Concrete Dams Using Combined FEMA and RAMCAP Method with Passive Defense Approach, Case Study: Leero Concrete Dam. Passive Defense, 11(2), 83-94. DOI:20.1001.1.20086849.1399.11.2.8.9 (In Persian) Frizell, K.W., Renna, F.M., & Matos, J. (2013). Cavitation potential of flow on stepped spillways. Journal of Hydraulic Engineering, 139(6), 630-636. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000715 Fuladipanah, M., Majedi Asl, M., & Haghgooyi, A. (2020). Application of intelligent algorithm to model head-discharge relationship for submerged labyrinth and linear weirs. Journal of Hydraulics, 15(2), 149-164. DOI:10.30482/jhyd.2020.232388.1461 (In Persian) Fuladipanah, M., & Majedi-Asl, M. (2022). Soft Computing Application to Amplify Discharge Coefficient Prediction in Side Rectangular Weirs. Irrigation and Water Engineering, 12(4), 213-233. DOI:10.22125/iwe.2022.150692 (In Persian) Gaagai, A., Aouissi, H.A., Krauklis, A.E., Burlakovs, J., Athamena, A., Zekker, I., Boudoukha, A., Benaabidate, A., & Chenchouni, H. (2022). Modeling and risk analysis of dam-break flooding in a semi-arid Montane watershed: a case study of the Yabous Dam, Northeastern Algeria. Water, 14(5), 767-797. https://doi.org/10.3390/w14050767 Karamouz, M., Doroudi, S., & Moridi, A. (2016). An Optimal Design for Dimensions of Water Diversion System in Dams using and Analyzing Hydraulic Uncertainties and Hydrologic Risk. Journal of Hydraulics, 11(1), 21-34. DOI: 10.30482/jhyd.2016.41484. (In Persian) Lerma, N., Paredes-Arquiola, J., Andreu, J., Solera, A., & Sechi, G.M. (2015). Assessment of evolutionary algorithms for optimal operating rules design in real water resource systems. Environmental Modelling and Software, 69, 425-436. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.09.024 Lucas, J., Hager, W.H., & Boes, R.M. (2013). Deflector effect on chute flow. Journal of Hydraulic Engineering, 139(4), 444-449. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000652 Maghrebi, M. , Ghezelsofloo, A., & Alimirzaei, H. (2018). Risk Assessment for Spillway Overflow Structure Components (Case Study: Chandir Dam). Journal of Water and Sustainable Development, 4(2), 41-48. DOI:10.22067/jwsd.v4i2.59241 (In Persian) Rezapour Tabari, M.M., & Hashempour, M. (2018). Development of GWO-DSO and PSO-DSO Hybrid Models to Redesign the Optimal Dimensions of Labyrinth Spillway. Journal of Iranian Dam and Hydropower, 5(16), 48-63. DOI:10.1007/s00500-018-3292-9 (In Persian) Pfister, M., Lucas, J., & Hager, W.H. (2011). Chute aerators: preaerated approach flow. Journal of Hydraulic Engineering, 137(11), 1452-1461. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000417 Sedighizadeh, S. (2011). A new model for economic optimization of water diversion system during dam construction using PSO algorithm. J. World Academy of Science, Engineering and Technology, 5, 2011-2020. Sharafati, A., & Zahabiyoun, B. (2013). Analysis of Dam Overtopping by Considering Hydraulic and Hydrological Uncertainties. Journal of Hydraulics, 8(1), 1-17. DOI: 10.30482/jhyd.2014.7472 (In Persian) Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag. New York.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 4 |