تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,106,912 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,211,954 |
توسعه روش هیبریدی موجک-الگوریتم Kstar برای پیشبینی بارشهای ماهانه (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک اهواز) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 52، شماره 2، اردیبهشت 1400، صفحه 409-420 اصل مقاله (1.67 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2021.314110.668808 | ||
نویسندگان | ||
فرشاد احمدی؛ محمدامین مداح* | ||
استادیار گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی متغیرهای هیدرولوژیک و به ویژه بارش نقش بسیار مهمی در مدیریت و برنامهریزی منابع آبی داشته و از اینرو توسعه روشهایی که بتواند تخمین دقیقی از آن را به دست دهد همواره مورد توجه محققان بوده است. در این پژوهش از دادههای بارش ایستگاه سینوپتیک اهواز در دوره آماری 2018-1961 برای توسعه مدلهای هیبریدی موجک Kstar (WKstar) و برنامهریزی بیان ژن (WGEP) استفاده شد. عملکرد مدلهای به کار رفته با شاخصهای آماری ضریب همبستگی (CC)، نش- ساتکلیف (NS)، کلینگ گوپتا (KGE) و ضریب ویلموت (WI) مورد بررسی قرار گرفت. در ابتدا مدلهای منفرد Kstar و GEP با ورودیهای بارش تاخیر یافته تا چهار ماه قبل و شماره ماهها اجرا شدند. نتایج نشان داد که هر دو مدل با تاخیر زمانی یک ماه (الگوی M1) به بیشترین دقت رسیده اما عملکرد آنها بسیار ضعیف و غیرقابل قبول بود. با توجه به اینکه هر دو مدل با الگوی M1 بهترین عملکرد را داشتهاند از این رو بارشهای یک ماه قبل با استفاده از پنج تابع موجک مختلف به زیرسریهای تقریب و جزئیات تجزیه شده و مجدداً به مدلها معرفی شدند. نتایج نشان داد که عملکرد مدلهای هیبریدی موجک نسبت به حالت منفرد بسیار بهبود یافته به طوری که شاخص NS از 139/0 به 607/0 افزایش یافت. همچنین بهترین عملکرد مدلهای هیبریدی WKstar و WGEP با ورودیهای تابع موجک دابچیز چهار و سطح تجزیه دو به دست آمده و از نظر آماری اختلاف معنیداری بین دو مدل هیبریدی توسعه یافته وجود نداشت، اما با استفاده از نمودار ویولونی مشخص گردید که مدل WKstar برای پیشبینی بارشهای ایستگاه سینوپتیک اهواز مناسبتر میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
سطح تجزیه؛ ضریب ویلموت؛ موجک مادر؛ نمودار ویولونی | ||
مراجع | ||
Abdourahamane, Z. S., Acar, R., & Serkan, Ş. (2019). Wavelet–copula‐based mutual information for rainfall forecasting applications. Hydrological Processes, 33(7), 1127-1142. Ahmadi, F. (2020). Evaluation of Support Vector Machine and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Performance in Prediction of Monthly River Flow (Case Study: Nazlu chai and Sezar Rivers). Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(3), 673-686. (In Farsi) Ahmadi, F., and Valinia, M. (2020). Prediction of Monthly River Flow Using Hybridization of Linear Time Series Models and Bayesian network (Case Study: Bakhtiari River). Water and Irrigation Management, 10(2), 233-245. (In Farsi) Bushara, N. O. (2019). Weather forecasting using soft computing models: A comparative study. Journal of Applied Science, 2 (2): 1−22. Costache, R., Pham, Q. B., Sharifi, E., Linh, N. T. T., Abba, S. I., Vojtek, M., ... & Khoi, D. N. (2020). Flash-flood susceptibility assessment using multi-criteria decision making and machine learning supported by remote sensing and GIS techniques. Remote Sensing, 12(1), 106. Ekmekcioğlu, Ö., Başakın, E. E., & Özger, M. (2020). Tree-based nonlinear ensemble technique to predict energy dissipation in stepped spillways. European Journal of Environmental and Civil Engineering, 1-19. Estévez, J., Bellido-Jiménez, J. A., Liu, X., & García-Marín, A. P. (2020). Monthly Precipitation Forecasts Using Wavelet Neural Networks Models in a Semiarid Environment. Water, 12(7), 1909. Ferreira, C. (2002). Genetic representation and genetic neutrality in gene expression programming. Advances in Complex Systems, 5(04), 389-408. Freire, P. K. D. M. M., Santos, C. A. G., and da Silva, G. B. L. (2019). Analysis of the use of discrete wavelet transforms coupled with ANN for short-term streamflow forecasting. Applied Soft Computing. 80: 494-505. Granata, F., Di Nunno, F., Gargano, R., & de Marinis, G. (2019). Equivalent discharge coefficient of side weirs in circular channel- a lazy machine learning approach. Water, 11(11), 2406. Koza, J. R. (1992). Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection (Vol. 1). MIT press. Mallat, S. G. 1998. A wavelet tour of signal processing, San Diego. Grossmann, A., & Morlet, J. (1984). Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape. SIAM journal on mathematical analysis, 15:4. 723-736. Mehdizadeh, S., Ahmadi, F., Mehr, A. D., & Safari, M. J. S. (2020). Drought modeling using classic time series and hybrid wavelet-gene expression programming models. Journal of Hydrology, 125017. Mehdizadeh, S., Behmanesh, J., & Khalili, K. (2018). New approaches for estimation of monthly rainfall based on GEP-ARCH and ANN-ARCH hybrid models. Water resources management, 32(2), 527-545. Mehr, A. D. (2018). Month ahead rainfall forecasting using gene expression programming. American Journal of Earth and Environmental, 667, 63-70. Mehr, A. D., Nourani, V., Khosrowshahi, V. K., & Ghorbani, M. A. (2019). A hybrid support vector regression–firefly model for monthly rainfall forecasting. International Journal of Environmental Science and Technology, 16(1), 335-346. Mirabbasi, R., Kisi, O., Sanikhani, H., & Meshram, S. G. (2019). Monthly long-term rainfall estimation in Central India using M5Tree, MARS, LSSVR, ANN and GEP models. Neural Computing and Applications, 31(10), 6843-6862. Mohammadi, B., Ahmadi, F., Mehdizadeh, S., Guan, Y., Pham, Q. B., Linh, N. T. T., & Tri, D. Q. (2020). Developing novel robust models to improve the accuracy of daily streamflow modeling. Water Resources Management, 34(10), 3387-3409. Phillies, G. D. J., Gould, H., and Tobochnik, J. (1996). Wavelets: a new alternative to Fourier transforms. Comput. Phys. 10, 247–252. Polikar, R. (1996). Fundamental concepts and an overview of the wavelet theory. Second Edition, Rowan University, College of Engineering Web Servers, Glassboro. NJ. 08028. Polikar, R., & Mastorakis, N. (1999). The story of wavelets in Physics and Modern Topics in Mechanical and Electrical Engineering. World Scientific and Engineering Society Press, 192-197. Santos, C. A., Freire, P. K., Silva, R. M. D., & Akrami, S. A. (2019). Hybrid wavelet neural network approach for daily inflow forecasting using tropical rainfall measuring mission data. Journal of Hydrologic Engineering, 24(2), 04018062. Solgi, A., golabi, M. (2017). Performance Assessment of Gene Expression Programming Model Using Data Preprocessing Methods to Modeling River Flow. Journal of Water and Soil Conservation, 24(2), 185-201. (In Farsi) Sun, Y., Niu, J., & Sivakumar, B. (2019). A comparative study of models for short-term streamflow forecasting with emphasis on wavelet-based approach. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 33(10), 1875-1891. Wang, W., & Ding, J. (2003). Wavelet network model and its application to the prediction of hydrology. Nature and Science, 1(1), 67-71. Willmott, C. J., Robeson, S. M., & Matsuura, K. (2012). A refined index of model performance. International Journal of Climatology, 32(13), 2088-2094. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 437 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 357 |