| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,636 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,421 |
پیشبینی ضریب دبی در سرریزهای جانبی نیمدایرهای با استفاده از روشهای یادگیری ماشین مبتنی بر توابع کرنل: رویکردی مقایسهای | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 10، دی 1404، صفحه 2735-2750 اصل مقاله (1.95 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.399575.669986 | ||
| نویسندگان | ||
| کیومرث روشنگر* 1؛ آیدین پناهی2؛ آرمان علیرضازاده صدقیانی3 | ||
| 1گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| 2گروه مهندسى منابع آب، دانشکده مهندسى عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| 3گروه مهندسی منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| پیشبینی دقیق ضریب دبی در سرریزهای جانبی نیمدایرهای لبهتیز، به دلیل نقش کلیدی آن در تحلیلهای هیدرولیکی، مدیریت بهینه جریان و طراحی ایمن سازههای آبی، از اهمیت بالایی برخوردار است. در این پژوهش، جهت ارتقاء دقت پیشبینی این ضریب از ترکیب روش ماشین بردار پشتیبان (SVM: Support Vector Machine) با دو الگوریتم بهینهسازی فرا ابتکاری، شامل الگوریتم بهینهسازی اسب (HOA: Horse Optimization Algorithm) و الگوریتم جستجوی خزندگان (RSA: Reptile Search Algorithm)، استفادهشده است. ابتدا پارامترهای بیبعد مؤثر بر ضریب دبی شناساییشده و مدلهای مختلف توسعه یافتند. مجموعه دادههای آزمایشگاهی بهصورت تصادفی به دو بخش آموزش (80 درصد) و تست (20 درصد) تقسیم شدند. نتایج نشان داد که هر دو مدل دقت بالایی در پیشبینی ضریب دبی دارند، اما مدل SVM-HOA در مرحله تست عملکرد بهتری نسبت به SVM-RSA ارائه داده است (0.887 NSE=، 0.025RMSE= و 0.899R2=). عملکرد برتر و نتایج دقیقتری ارائه میدهد. همچنین، آنالیز حساسیت نشان داد که نسبت عمق جریان روی تاج سرریز جانبی به قطر سرریز (h1/D) و نسبت ارتفاع تاج سرریز به عرض کانال (P/B) تأثیرگذارترین پارامترها در مدلسازی ضریب دبی هستند. نتایج این پژوهش مؤید آن است که مدل پیشنهادی مبتنی بر ترکیب SVM با الگوریتم HOA میتواند ابزاری قدرتمند برای پیشبینی دقیق رفتار هیدرولیکی سرریزهای جانبی نیمدایرهای در شرایط مختلف عملیاتی باشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتمهای فرا ابتکاری؛ آنالیز حساسیت؛ سرریز جانبی؛ ضریب دبی؛ یادگیری ماشین | ||
| مراجع | ||
|
Abdollahi, A., Kabiri-Samani, A., Asghari, K., Atoof, H., & Bagheri, S. (2017). Numerical modeling of flow field around the labyrinth side-weirs in the presence of guide vanes. ISH Journal of Hydraulic Engineering, 23(1), 71–79. DOI: https://doi.org/10.1080/09715010.2016.1239555 Abualigah, L., Abd Elaziz, M., Sumari, P., Geem, Z. W., & Gandomi, A. H. (2022). Reptile Search Algorithm (RSA): A nature-inspired meta-heuristic optimizer. Expert Systems with Applications, 191, 116158. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116158 Azamathulla, H. M., Haghiabi, A. H., & Parsaie, A. (2016). Prediction of side weir discharge coefficient by support vector machine technique. Water Science and Technology: Water Supply, 16(4), 1002–1016. DOI: https://doi.org/10.2166/ws.2016.014 Azimi, H., Bonakdari, H., & Ebtehaj, I. (2017). Sensitivity analysis of the factors affecting the discharge capacity of side weirs in trapezoidal channels using extreme learning machines. Flow Measurement and Instrumentation, 54, 216–223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2017.02.005 Azimi, H., Shabanlou, S., & Salimi, M. S. (2014). Free surface and velocity field in a circular channel along the side weir in supercritical flow conditions. Flow Measurement and Instrumentation, 38, 108–115. DOI: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2014.05.013 Biggiero, V., Longobardi, D., & Pianese, D. (1994). Indagine sperimentale su sfioratori laterali a soglia bassa. Giornale Del Genio Civile, 132(7-8–9), 183–199 [In Italian]. Bilhan, O., Emiroglu, M. E., & Kisi, O. (2010). Application of two different neural network techniques to lateral outflow over rectangular side weirs located on a straight channel. Advances in Engineering Software, 41(6), 831–837. DOI: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2010.03.001 Borghei, S. M., Jalili, M. R., & Ghodsian, M. (1999). Discharge coefficient for sharp-crested side weir in subcritical flow. Journal of Hydraulic Engineering, 125(10), 1051–1056. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1999)125:10(1051) Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: https://doi.org/10.1007/Bf00994018 Daneshfaraz, R., Norouzi, R., Patrick Abraham, J., Ebadzadeh, P., Akhondi, B., & Abar, M. (2023). Determination of flow characteristics over sharp-crested triangular plan form weirs using numerical simulation. Water Science, 37(1), 211-224. DOI: https://doi.org/10.1080/23570008.2023.2236384 Ebtehaj, I., Bonakdari, H., Zaji, A. H., Azimi, H., & Khoshbin, F. (2015). GMDH-type neural network approach for modeling the discharge coefficient of rectangular sharp-crested side weirs. Engineering Science and Technology, an International Journal, 18(4), 746–757. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jestch.2015.04.012 El-Khashab, A., & Smith, K. V. H. (1976). Experimental investigation of flow over side weirs. Journal of the Hydraulics Division, 102(9), 1255–1268. DOI: https://doi.org/10.1061/JYCEAJ.0004610 Fattahi, H., & Babanouri, N. (2017). Applying optimized support vector regression models for prediction of tunnel boring machine performance. Geotechnical and Geological Engineering, 35(5), 2205-2217. DOI: https://doi.org/10.1007/s10706-017-0238-4 Gardiner, C. W. (1985). Handbook of stochastic methods for physics, chemistry and the natural sciences. Springer Series in Synergetics. Gharib, R., Heydari, M., Kardar, S., & Shabanlou, S. (2020). Simulation of discharge coefficient of side weirs placed on convergent canals using modern self-adaptive extreme learning machine. Applied Water Science, 10, 1–11. DOI: https://doi.org/10.1007/s13201-019-1136-0 Granata, F., Gargano, R., & Santopietro, S. (2016). A flow field characterization in a circular channel along a side weir. Flow Measurement and Instrumentation, 52, 92–100. DOI: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2016.09.011 Hager, W. H. (1994). Supercritical Flow in Circular‐Shaped Side Weir. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 120(1), 1–12. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(1994)120:1(1) Haghshenas, V, & Vatankhah, A. R. (2021). Discharge equation of semi-circular side weirs: An experimental study. Flow Measurement and Instrumentation, 81, 102041. DOI: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2021.102041 Haghshenas, Vahid, & Vatankhah, A. (2015). Comparison of Different Discharge Estimation Methods for Sharp-Crested Semi-Circular Side Weir under Subcritical Flow Regimes. Iranian Journal of Soil and Water Research, 46(4), 663–671. DOI: https://doi.org/10.22059/ijswr.2015.56790 (In Persian). Hamel, L. H. (2011). Knowledge discovery with support vector machines. John Wiley & Sons. Ismael, A. A., Suleiman, S. J., Al-Nima, R. R. O., & Al-Ansari, N. (2021). Predicting the discharge coefficient of oblique cylindrical weir using neural network techniques. Arabian Journal of Geosciences, 14, 1-8. DOI: https://doi.org/10.1007/s12517-021-07911-9 Li, S., Shen, G., Parsaie, A., Li, G., & Cao, D. (2024). Discharge modeling and characteristic analysis of semi-circular side weir based on the soft computing method. Journal of Hydroinformatics, 26(1), 175–188. DOI: https://doi.org/10.2166/hydro.2023.268 Majedi-Asl, M., fuladipanah, mehdi, daneshfaraz, R., & jannat, khalil. (2022). assessment of the effect of the hydraulic and geometric parameters on the discharge coefficient of the labyrinth weirs Using the experimental method and intelligent algorithms. Water Resources Engineering, 15(52), 73–92. DOI: https://doi.org/10.30495/wej.2022.28461.2323 (In Persian). MiarNaeimi, F., Azizyan, G., & Rashki, M. (2021). Horse herd optimization algorithm: A nature-inspired algorithm for high-dimensional optimization problems. Knowledge-Based Systems, 213, 106711. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106711 Mohan, M. (1987). Side weir discharge coefficient. Roorkee Univ Roorkee, India. Nourani, B., Arvanaghi, H., Pourhosseini, F. A., Javidnia, M., & Abraham, J. (2023). Enhanced support vector machine with particle swarm optimization and genetic algorithm for estimating discharge coefficients of circular-crested oblique weirs. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 47(5), 3185-3198. DOI: https://doi.org/10.1007/s40996-023-01110-0 Pandey, N. P. (1985). Flow characteristics of non-rectangular side weirs. Roorkee Univ Roorkee, India. Parsaie, A., Haghiabi, A. H., Saneie, M., & Torabi, H. (2017). Predication of discharge coefficient of cylindrical weir-gate using adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS). Frontiers of Structural and Civil Engineering, 11, 111-122. DOI: https://doi.org/10.1007/s11709-016-0354-x Roushangar, K., Khoshkanar, R., & Shiri, J. (2016). Predicting trapezoidal and rectangular side weirs discharge coefficient using machine learning methods. ISH Journal of Hydraulic Engineering, 22(3), 254–261. DOI: https://doi.org/10.1080/09715010.2016.1177740 Roushangar, K., Saadatjoo, R., Abbaszadeh, H., & Panahi, A. (2024a). Estimation of air concentration in chute spillway using metamodel methods. Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(4), 601–613. DOI: https://doi.org/10.22059/ijswr.2024.370643.669640 (In Persian). Roushangar, K. , Abbaszadeh, H. , Saadatjoo, R. and Panahi, A. (2024b). Prediction of Air Concentration in Stepped Spillways Using Data-Oriented Methods. Environment and Water Engineering, 11(3), 316-325. DOI: https://doi.org/10.22034/ewe.2024.433409.1905 Shao, Y., & Lunetta, R. S. (2012). Comparison of support vector machine, neural network, and CART algorithms for the land-cover classification using limited training data points. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 70, 78-87. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.04.001 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 63 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 60 |
||