| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,630 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,417 |
مقایسه مدلهای باکس جنکینز با الگوریتمهای یادگیری ماشین به منظور مدلسازی آبدهی جریان(مطالعه موردی: حوزه آبخیز طالقان) | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 11، بهمن 1404، صفحه 3009-3026 اصل مقاله (1.5 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.403797.670025 | ||
| نویسندگان | ||
| سینا نظری چراغ تپه1؛ محمد انصاری قوجقار* 2؛ آرش ملکیان1؛ مهرنوش قدیمی3 | ||
| 1گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
| 2استادیار، گروه مهندسی احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
| 3گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
| چکیده | ||
| این پژوهش با هدف مقایسه عملکرد مدلهای ARIMA، SARIMA، ELM و XGBoost در مدلسازی و پیشبینی آبدهی جریان ماهانه در حوزه آبخیز طالقان انجام شد. دادهها شامل سریهای زمانی دبی متوسط ماهانه پنج ایستگاه هیدرومتری شامل جوستان، مهران جوستان، دهدر، گتهده و علیزان جوستان در دوره سی ساله آبی از ابتدای سال آبی ۱۳۶8 تا اواخر سال آبی ۱۳۹8 بود. دادهها به نسبت ۸۰٪ آموزش و ۲۰٪ آزمون تقسیم شدند و مدلها با چهار ترکیب ورودی مختلف شامل ۱ تا ۴ ماه گذشته آموزش دیده و ارزیابی گردیدند. عملکرد مدلها با معیارهای ریشه میانگین مربعات خطا، خطای مطلق میانگین، ضریب نشساتکلیف و ضریب همبستگی سنجیده شد. نتایج نشان داد در اکثر ایستگاهها و به ویژه در ایستگاه جوستان مدلهای یادگیری ماشین به طور قابل توجهی دقیقتر از مدلهای کلاسیک عمل کردند. مدل XGBoost با ضریب نشساتکلیف 978/0در مجموعه آموزش و 961/0 در مجموعه آزمون برای ایستگاه جوستان با ترکیب چهار بهترین عملکرد را داشت. افزایش ماههای ورودی دقت پیشبینی را بهبود بخشید. به عنوان مثال با افزایش تعداد ماههای گذشته به عنوان ورودی از ۱ به ۴ دقت مدل XGBoost در مرحله آزمون با بهبود ۲.۱ درصدی ضریب نشساتکلیف از 94/0 به 96/0 و کاهش 2/6 درصدی ریشه میانگین مربعات خطا از 16/0 به 15/0 به طور معناداری ارتقا یافت. استفاده از مدلهای یادگیری ماشین ابزاری مؤثر برای مدلسازی، پیشبینی آبدهی جریان و مدیریت منابع آب است. تحقیقات آتی میتواند بر توسعه مدلهای ترکیبی و ادغام دادههای اقلیمی متمرکز شود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشبینی آبدهی جریان؛ مدل ARIMA؛ مدل ELM؛ مدل SARIMA؛ مدل XGBoost | ||
| مراجع | ||
|
Ali Ahmadi, N., Moradi, E., Hosseini, S. M., and Sardar Shahraki, A. (2021). Forecasting the discharge of Hirmand River using time series technique (SARIMA). Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 12(45), 172-191. (in persian) Bărbulescu, A., & Zhen, L. (2024). Forecasting the river water discharge by artificial intelligence methods. Water (Switzerland), 16(9). https://doi.org/10.3390/w16091248 Bărbulescu, A., & Zhen, L. (2024). Forecasting the River Water Discharge by Artificial Intelligence Methods. Water (Switzerland), 16(9). https://doi.org/10.3390/w16091248 Brunner, M. I., Slater, L., Tallaksen, L. M., & Clark, M. (2021). Challenges in modeling and predicting floods and droughts: A review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 8(3), 1–32. https://doi.org/10.1002/wat2.1520 Chattopadhyay, S., & Chattopadhyay, G. (2010). Univariate modelling of summer-monsoon rainfall time series: Comparison between ARIMA and ARNN. Comptes Rendus Geoscience, 342(2), 100–107. https://doi.org/10.1016/j.crte.2009.10.016 Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 13-17 August, 785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785 Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608. Ebrahimi, P., Salamat, A., Mohseni Saravi, M., Malekian, A., and Sa'adoddin, A. (2020). Prediction of environmental health using gene expression programming and Bayesian network in Taleghan watershed. Journal of Rangeland and Watershed Management, Iranian Journal of Natural Resources, 73(1). (in persian) Ebtehaj, I., & Bonakdari, H. (2022). A reliable hybrid outlier robust non-tuned rapid machine learning model for multi-step ahead flood forecasting in Quebec, Canada. Journal of Hydrology, 614(PB), 128592. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128592 Elshorbagy, A., Corzo, G., Srinivasulu, S., & Solomatine, D. P. (2010). Experimental investigation of the predictive capabilities of data driven modeling techniques in hydrology - Part 1: Concepts and methodology. Hydrology and Earth System Sciences, 14(10), 1931–1941. https://doi.org/10.5194/hess-14-1931-2010 Huang, G. Bin, Zhu, Q. Y., & Siew, C. K. (2004). Extreme learning machine: A new learning scheme of feedforward neural networks. IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings, 2(August 2004), 985–990. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2004.1380068 Kumar, V., Kedam, N., Sharma, K. V., Mehta, D. J., & Caloiero, T. (2023). Advanced Machine Learning Techniques to Improve Hydrological Prediction: A Comparative Analysis of Streamflow Prediction Models. Water (Switzerland), 15(14).Jia, W., Chen, M., Yao, H., Wang, Y., Wang, S., & Ni, X. (2024). Improving sub-daily runoff forecast based on the multi-objective optimized extreme learning machine for reservoir operation. Water Resources Management, 38(15), 6173–6189. https://doi.org/10.1007/s11269-024-03953-2 Kumar, V., Sharma, K. V., Caloiero, T., Mehta, D. J., & Singh, K. (2023). Comprehensive overview of flood modeling approaches: A review of recent advances. Hydrology, 10(7). https://doi.org/10.3390/hydrology10070141 Moradian, S., AghaKouchak, A., Gharbia, S., Broderick, C., & Olbert, A. I. (2024). Forecasting of compound ocean-fluvial floods using machine learning. Journal of Environmental Management, 364(April), 121295. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.121295 Panicker, N. K. K., & Valarmathi, J. (2025). Time series prediction of aerosol optical depth across the northern Indian region: Integrating PSO-optimized SARIMA-SVR based on MODIS data. Acta Geophysica, 73, 2097–2126. https://doi.org/10.1007/s11600-024-01472-7 Seidian, S. M., Soleimani, M., and Kashani, M. (2014). Forecasting river flow discharge using data mining and time series. Ecohydrology, 1(2), 167-179. (in persian) Szczepanek, R. (2022). Daily streamflow forecasting in mountainous catchment using XGBoost, LightGBM and CatBoost. Hydrology, 9(12). https://doi.org/10.3390/hydrology9120226 Valipour, M., Banihabib, M. E., & Behbahani, S. M. R. (2013). Comparison of the ARMA, ARIMA, and the autoregressive artificial neural network models in forecasting the monthly inflow of Dez dam reservoir. Journal of Hydrology, 476, 433–441. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.11.017 Van Thieu, N., Nguyen, N. H., Sherif, M., El-Shafie, A., & Ahmed, A. N. (2024). Integrated metaheuristic algorithms with extreme learning machine models for river streamflow prediction. Scientific Reports, 14(1), 1–26. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63908-w Young, P. C. (2002). The Key to Success in Environmental and Biologic Systems Analysis Advances in Real-Time Flood Forecasting. doi: 10.1098/rsta.2002.1008. PMID: 12804258. Yu, J., Li, Y., Huang, X., & Ye, X. (2025). Data quality and uncertainty issues in flood prediction: A systematic review. International Journal of Digital Earth, 8947, 1–30. https://doi.org/10.1080/17538947.2025.2495738 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 73 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 78 |
||