تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,504,549 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,768,642 |
پیشبینی تراز آب زیرزمینی در آبخوان گلپایگان با استفاده از ترکیب ANFIS و PSO | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 52، شماره 3، خرداد 1400، صفحه 721-732 اصل مقاله (1.79 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2021.314323.668814 | ||
نویسندگان | ||
صدیقه سالاری؛ مه نوش مقدسی؛ مهدی محمدی قلعه نی* ؛ محمود اکبری | ||
گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک، اراک، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی تراز آب زیرزمینی اولویتی ضروری برای برنامهریزی و مدیریت منابع آب زیرزمینی میباشد. هدف از تحقیق حاضر مقایسه دقت سیستم استنتاج تطبیقی عصبی- فازی[1] (ANFIS) با مدل ترکیبی ANFIS آموزش دیده توسط الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات[2] (ANFIS+PSO) در پیشبینی ماهانه تراز آب زیرزمینی آبخوان گلپایگان طی سالهای 97-1381 میباشد. بدین منظور از دادههای ماهانه بارندگی، دما، تبخیر از تشت در ایستگاههای هواشناسی منتخب، حجم تخلیه از چاههای بهرهبرداری و تراز آب زیرزمینی چاههای مشاهدهای استفاده شده است. پس از انجام تحلیل مکانی و زمانی، چهار چاه مشاهدهای با دو ساختار داده ورودی (S1 و S2) برای پیشبینی تراز آب زیرزمینی انتخاب گردید. نتایج آزمونهای روند و همگنی حاکی از معنیداری 99 درصدی تغییرات تراز آب زیرزمینی در چاههای مشاهدهای منتخب 4، 8، 19 و 20 با افت ناگهانی 22، 17، 27 و 2 متر به ترتیب در قبل و بعد از ماههای خرداد، شهریور، تیر و مرداد 1389 میباشد. بیشترین و کمترین دقت پیشبینی تراز آب زیرزمینی مربوط به چاههای مشاهدهای 20 و 4 با مقادیر ریشه میانگین مربعات خطا[3] (RMSE) برابر 37/2 و 21/0 متر به ترتیب مربوط به مدلهای ANFIS_S1 و ANFIS+PSO_S2 میباشد. نتایج کلی تحقیق حاکی از تأثیر بیشتر انتخاب تأخیرهای مناسب دادههای ورودی (ساختار مدل) نسبت به ترکیب دو مدل (ANFIS و PSO) در افزایش دقت پیشبینی تراز آب زیرزمینی دارد، به طوریکه ساختار مطلوب دادههای ورودی و ترکیب الگوریتم بهینهساز با مدل شبیهساز به ترتیب 44 و 25 درصد دقت پیشبینی تراز آب زیرزمینی را افزایش دادهاند. [1] Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) [2] Particle Swarm Optimization (PSO) [3] Root Mean Squared Error (RMSE) | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات؛ پیشبینی تراز آب زیرزمینی؛ تحلیل مکانی و زمانی؛ خوشهبندی سلسله مراتبی تجمعی؛ سیستم استنتاج تطبیقی عصبی- فازی | ||
مراجع | ||
Choubin, B., Malekian, A., Sajedi Hosseini, F., & Rahmati, O. (2014). Water Table Prediction by Using Time Series Models and Adaptive Neural Fuzzy Inference System. Iranian Journal of Soil and Water Research, 45(1), 19-28. (In Farsi) Coulibaly, P., Anctil, F., Aravena, R., & Bobée, B. (2001). Artificial neural network modeling of water table depth fluctuations. Water resources research, 37(4), 885-896. Daliakopoulos, I. N., Coulibaly, P., & Tsanis, I. K. (2005). Groundwater level forecasting using artificial neural networks. Journal of Hydrology, 309(1-4), 229-240. Fallah-Mehdipour, E., Haddad, O. B., & Mariño, M. (2013). Prediction and simulation of monthly groundwater levels by genetic programming. Journal of Hydro-Environment Research, 7(4), 253-260. Feng, S., Kang, S., Huo, Z., Chen, S., Mao, X. (2008). Neural networks to simulate regional groundwater levels affected by human activities. Groundwater 46(1), 80–90. Jalalkamali, A., Sedghi, H., & Manshouri, M. (2011). Monthly groundwater level prediction using ANN and neuro-fuzzy models: a case study on Kerman plain, Iran. Journal of hydroinformatics, 13(4), 867-876. Jeihouni, E., Eslamian, S., Mohammadi, M., & Zareian, M. J. (2019). Simulation of groundwater level fluctuations in response to main climate parameters using a wavelet–ANN hybrid technique for the Shabestar Plain, Iran. Environmental Earth Sciences, 78(10), 293. Khaki, M., Yusoff, I., & Islami, N. (2015). Simulation of groundwater level through artificial intelligence system. Environmental Earth Sciences, 73(12), 8357-8367. Kholghi, M., & Hosseini, S. (2009). Comparison of groundwater level estimation using neuro-fuzzy and ordinary kriging. Environmental Modeling & Assessment, 14(6), 729. Kouziokas, G. N., Chatzigeorgiou, A., & Perakis, K. (2018). Multilayer feed forward models in groundwater level forecasting using meteorological data in public management. Water Resources Management, 32(15), 5041-5052. Malekzadeh, M., Kardar, S., Shabanlou, S. (2020). Simulation of Groundwater Level Using the Hybrid Model Wavelet-Self Adaptive Extreme Learning Machine. Iranian Journal of Soil and Water Research. 51(4), 975-986. (In Farsi) Ministry of Energy, (2018). Report on the extension and development of the aquifer ban in Golpayegan study area (code 4130), Iran Water Resources Management Company, Isfahan Regional Water Company, Integration and balance group, 202 pages. (In Farsi) Mirzavand, M., Khoshnevisan, B., Shamshirband, S., Kisi, O., Ahmad, R., & Akib, S. (2015). Evaluating groundwater level fluctuation by support vector regression and neuro-fuzzy methods: a comparative study. Natural Hazards, 1(1), 1-15. Mohammadi Ghaleni, M., Ebrahimi, K., and Araghinejad, Sh. (2013). Evaluation impact of drought, extraction and construction of dam on the groundwater drop-case study Saveh aquifer. Journal of Water and Soil Conservation, 19(4), 189-200. (In Farsi) Moravej, M., Amani, P., & Hosseini-Moghari, S.-M. (2020). Groundwater level simulation and forecasting using interior search algorithm-least square support vector regression (ISA-LSSVR). Groundwater for Sustainable Development, 11, 100447. Mukherjee, A., & Ramachandran, P. (2018). Prediction of GWL with the help of GRACE TWS for unevenly spaced time series data in India: Analysis of comparative performances of SVR, ANN and LRM. Journal of Hydrology, 558, 647-658. Nie, S., Bian, J., Wan, H., Sun, X., & Zhang, B. (2017). Simulation and uncertainty analysis for groundwater levels using radial basis function neural network and support vector machine models. Journal of Water Supply: Research and Technology—AQUA, 66(1), 15-24. Nourani, V., Mogaddam, A. A., & Nadiri, A. O. (2008). An ANN‐based model for spatiotemporal groundwater level forecasting. Hydrological Processes: An International Journal, 22(26), 5054-5066. Rajaee, T., Ebrahimi, H., & Nourani, V. (2019). A review of the artificial intelligence methods in groundwater level modeling. Journal of Hydrology, 572, 336-351. Rakhshandehroo, G. R., Vaghefi, M., & Aghbolaghi, M. A. (2012). Forecasting groundwater level in Shiraz plain using artificial neural networks. Arabian Journal for Science and Engineering, 37(7), 1871-1883. Razaghdoust, E., Mohammadnezhad, B., Kardan Moghaddam, H. (2020). Spatio-temporal Analysis of Groundwater Level Using Clustering Method Combined with Artificial Neural Network, Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(4), 801-812. (In Farsi) Sadat-Noori, M., Glamore, W., & Khojasteh, D. (2020). Groundwater level prediction using genetic programming: the importance of precipitation data and weather station location on model accuracy. Environmental Earth Sciences, 79(1), 37. Seifi, A., Ehteram, M., Singh, V. P., & Mosavi, A. (2020). Modeling and Uncertainty Analysis of Groundwater Level Using Six Evolutionary Optimization Algorithms Hybridized with ANFIS, SVM, and ANN. Sustainability, 12(10), 4023. Shiri, J., Kisi, O., Yoon, H., Lee, K.-K., & Nazemi, A. H. (2013). Predicting groundwater level fluctuations with meteorological effect implications—A comparative study among soft computing techniques. Computers & Geosciences, 56, 32-44. Shirmohammadi, B., Vafakhah, M., Moosavi, V., & Moghaddamnia, A. (2013). Application of several data-driven techniques for predicting groundwater level. Water Resources Management, 27(2), 419-432. Suryanarayana, C., Sudheer, C., Mahammood, V., Panigrahi, B.K., (2014). An integrated wavelet- support vector machine for groundwater level prediction in Visakhapatnam, India. Neurocomputing 145, 324–335. Tang, Y., Zang, C., Wei, Y., & Jiang, M. (2019). Data-driven modeling of groundwater level with Least-Square support vector machine and spatial–temporal analysis. Geotechnical and Geological Engineering, 37(3), 1661-1670. Yoon, H., Hyun, Y., Ha, K., Lee, K.-K., & Kim, G.-B. (2016). A method to improve the stability and accuracy of ANN-and SVM-based time series models for long-term groundwater level predictions. Computers & Geosciences, 90, 144-155. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,190 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 428 |