تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,098,653 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,206,283 |
ارزیابی ترکیب مدل ANFIS با الگوریتمهای فراکاوشی بهینهسازی در پیشبینی طوفانهای گرد و غبار استان خوزستان | ||
نشریه علمی - پژوهشی مرتع و آبخیزداری | ||
دوره 73، شماره 4، اسفند 1399، صفحه 691-708 اصل مقاله (1.84 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jrwm.2020.311676.1540 | ||
نویسندگان | ||
محمد انصاری قوجقار* 1؛ مسعود پورغلام آمیجی1؛ شهاب عراقی نژاد2؛ بنفشه زهرایی3؛ سامان رضوی4؛ علی سلاجقه5 | ||
1دانشجوی دکتری گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
3دانشیار دانشکده مهندسی عمران، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
4دانشیار گروه مهندسی عمران، زمینشناسی و محیطزیست، دانشکده محیطزیست و پایداری، دانشگاه ساسکاچوان، ساسکاتون، کانادا. | ||
5استاد دانشکده منابع طبیعی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
چکیده | ||
به منظور کنترل و مدیریت صحیح طوفانهای گرد و غبار، آگاهی از تغییرات زمانی- مکانی این پدیده و لزوم پیشبینی و مدلسازی آن با هدف شناخت دقیقتر رفتار طوفانهای گرد و غبار نسبت به محرکهای طبیعی و انسانی، امری ضروری است. با توجه به توسعه روز افزون فرامدلها و ترکیب آنها با الگوریتمهای بهینهسازی به منظور مدلسازی و پیشبینی متغیرهای هواشناسی، در این پژوهش چهار الگوریتم بهینهسازی فراکاوشی ازدحام ذرات (PSO)، ژنتیک (GA)، کلونی مورچگان در محیطهای پیوسته (ACOR) و تکاملی تفاضلی (DE) با مدل سیستم استنتاج تطبیقی فازی عصبی (ANFIS) ترکیب شد. عملکرد چهار مدل ترکیبی توسعه دادهشده با مدل ANFISبرای پیشبینی متغیرهای فراوانی روزهای همراه با طوفان گرد و غبار (FDSD) در مقیاس فصلی در استان خوزستان در جنوب غربی ایران ارزیابی شد. بدین منظور از دادههای ساعتی گرد و غبار و کدهای سازمان جهانی هواشناسی در مقیاس فصلی با طول دوره آماری 40 ساله (2019-1980) در هفت ایستگاه سینوپتیک استان خوزستان استفاده شد. نتایج شاخصهای نیکویی برازش در مرحله آموزش و آزمایش نشان داد که اختلاف معنیداری بین روش ANFIS و سایر مدلهای ترکیبی مورد استفاده وجود ندارد. مقادیر R و RMSE برترین مدل ترکیبی (ANFIS-PSO) به ترتیب از 88/0 تا 97/0 و 10/0 تا 19/0 و در مدل ANFIS به ترتیب از 83/0 تا 94/0 و 11/0 تا 21/0 متغیر بودند. همچنین نتایج نشان داد که ترکیب الگوریتمهای بهینهسازی استفادهشده با مدل ANFIS نتایج مدل را نسبت به مدل انفرادی ANFIS به صورت معنیداری بهبود نمیبخشد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم ژنتیک؛ الگوریتمهای تکاملی؛ مدلسازی؛ هوش مصنوعی؛ ANFIS | ||
مراجع | ||
[1] Abdolshahnejad, M., Khosravi, H., Nazari Samani, A. A., Zehtabian, G. R., & Alambaigi, M. (2020). Determining the Conceptual Framework of Dust Risk Based on Evaluating Resilience (Case Study: Southwest of Iran). Strategic Research Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 5(1), 33-44. (In Persian) [2] Annaty, M., Eghbalzadeh, A., & Hosseini, S. (2015). Hybrid ANFIS model for predicting scour depth using particle swarm optimization. Indian journal of science and technology, 8(22), 642-649. [3] Ansari Ghojghar, M., Pourgholam-Amiji, M., Bazrafshan, J., Hosseini-Moghari, S. M., Liaghat, A., & Araghinejad, Sh. (2020). Performance Evaluation of Genetic Algorithm and GA-SA Hybrid Method in Forecasting Dust Storms (Case Study: Khuzestan Province). Iranian Journal of Soil and Water Research (Articles in Press). (In Persian) [4] Araghinejad, S. (2013). Data-driven modeling: using MATLAB® in water resources and environmental engineering (Vol. 67). Springer Science & Business Media. [5] Araghinejad, Sh., Ansari Ghojghar, M., Pourgholam-Amiji, M., Liaghat, A., & Bazrafshan, J. (2019). The Effect of Climate Fluctuation on Frequency of Dust Storms in Iran. Desert Ecosystem Engineering Journal, 7(21), 13-32. (In Persian) [6] Azad, A., Karami, H., Farzin, S., Saeedian, A., Kashi, H., & Sayyahi, F. (2018). Prediction of water quality parameters using ANFIS optimized by intelligence algorithms (case study: Gorganrood River). KSCE Journal of Civil Engineering, 22(7), 2206-2213. [7] Cao, R., Jiang, W., Yuan, L., Wang, W., Lv, Z., & Chen, Z. (2014). Inter-annual variations in vegetation and their response to climatic factors in the upper catchments of the Yellow River from 2000 to 2010. Journal of Geographical Sciences, 24(6), 963-979. [8] Davis, L. (1991). Handbook of genetic algorithms. [9] Dorigo, M. (1992). Optimization, learning and natural algorithms. PhD Thesis, Politecnico di Milano. [10] Farajzadeh Asl, M., & Alizadeh, Kh. (2011). Spatial Analysis of Dust storm in Iran. The Journal of Spatial Planning, 15(1), 65-84. (In Persian) [11] Goudie, A. S., & Middleton, N. J. (2006). Desert dust in the global system. Springer Science & Business Media. [12] Hassanzadeh, Y., Abdi Kordani, A., & Fakheri Fard, A. (2012). Drought Forecasting Using Genetic Algorithm and Conjoined Model of Neural Network-Wavelet. Journal of Water and Wastewater, 23(3), 48-59. (In Persian) [13] Jalalkamali, A. (2015). Using of hybrid fuzzy models to predict spatiotemporal groundwater quality parameters. Earth Science Informatics, 8(4), 885-894. [14] Jang, J. S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685. [15] Mahmoodimahpash, N., & Souri, B. (2020). Detecting origin of dust-fall using ions ratio and morphology of the particles in western Iran. Journal of Natural Environment, 73(2), 355-367. (In Persian) [16] Mehrabi, Sh., Soltani, S., & Jafari, R. (2015). Investigating the Relationship between Climatic Parameters and the Exposure of Greenhouses (Case Study: Khuzestan Province). Journal of Water and Soil Science, 19(71), 69-80. (In Persian) [17] Mehri, Y., Mehri, M., & Soltani, J. (2020). Evaluation of combined Models with Optimization Approach of PSO and GA in ANFIS for Predicting of Dispersion Coefficient in Rivers. Water and Irrigation Management, 10(1), 45-59. (In Persian) [18] Mohammadi Ghaleni, M., & Ebrahimi, K. (2013). Evaluation of direct search and genetic algorithms in optimization of muskingum nonlinear model parameters - a flooding of Karoun river, Iran. Water and Irrigation Management, 2(2), 1-12. (In Persian) [19] Mozafari, Gh. A., Shafie, Sh., & Hemati, H. R.(2016). Predicting monthly precipitation of Kermanshah synoptic station using the hybrid model of neural network and wavelet. Journal of Water and Soil Conservation, 22(6), 135-152. (In Persian) [20] Nabizadeh, M., Mosaedi, A., & Dehghani, A. (2012). Intelligent estimation of stream flow by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Water and Irrigation Management, 2(1), 69-80. (In Persian) [21] Nadiri, A. A., Taherkhani, Z., & Sadeghi Aghdam, F. (2017). Prediction of ground water level of Bostan Abad using combining artificial intelligence models. Iran Water Resources Research, 13(3), 43-55. (In Persian) [22] 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. [23] Prudêncio, R. B., & Ludermir, T. B. (2003). Neural network hybrid learning: genetic algorithms & Levenberg-Marquardt. In Between Data Science and Applied Data Analysis (pp. 464-472). Springer, Berlin, Heidelberg. [24] Rashki, A., Kaskaoutis, D. G., Goudie, A. S., & Kahn, R. A. (2013). Dryness of ephemeral lakes and consequences for dust activity: the case of the Hamoun drainage basin, southeastern Iran. Science of the total environment, 463, 552-564. [25] Sepehri, M, Ildoromi, A. R., Hosseini, S. Z., Nori, H., Mohammadzade, F., & Artimani, M. M. (2018). The combination of neural networks and genetic algorithms is a way to estimate the Peak flood. Iranian Journal of Watershed Management Science and Engineering, 11(39), 23-28. (In Persian) [26] Shafaei, M., Fakheri Fard, A., Darbandi, S., Ghorbani, M. (2014). Prediction Daily Flow of Vanyar Station Using ANN and Wavelet Hybrid Procedure. Irrigation and Water Engineering, 4(2), 113-128. (In Persian) [27] Shi, Y. (2001). Particle swarm optimization: developments, applications and resources. In Proceedings of the 2001 congress on evolutionary computation (IEEE Cat. No. 01TH8546), 1, 81-86. [28] Sobhani, B., Safarian Zengir, V., & faizollahzadeh, S. (2020). Modeling and prediction of dust in western Iran. Physical Geography Research Quarterly, 52(1), 17-35. (In Persian) [29] Socha, K., & Dorigo, M. (2008). Ant colony optimization for continuous domains. European journal of operational research, 185(3), 1155-1173. [30] Sreedhara, B. M., Rao, M., & Mandal, S. (2019). Application of an evolutionary technique (PSO–SVM) and ANFIS in clear-water scour depth prediction around bridge piers. Neural Computing and Applications, 31(11), 7335-7349. [31] Storn, R., & Price, K. (1997). Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of global optimization, 11(4), 341-359. [32] Yarmoradi, Z., Nasiri, B., Mohammadi, Gh. H., & Karampour, M. (2018). Trend analysis of dusty day’s frequency in Eastern arts o Iran associated with Climate Fluctuations. Desert Ecosystem Engineering Journal, 7(18), 1-14. (In Persian) Zeinali, B. (2016). Investigation of frequency changes trend of days with dust storms in western half of Iran. Journal of Natural Environment hazards, 5(7), 100-87. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 682 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 469 |