تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,021 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,497,700 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,759,201 |
مقایسه مدل های ماشین بردار و شبکه عصبی تابع پایه شعاعی در پیش بینی کیفیت آب سیمینه رود | ||
مدیریت آب و آبیاری | ||
دوره 11، شماره 3، آبان 1400، صفحه 409-419 اصل مقاله (1.06 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jwim.2021.323839.871 | ||
نویسندگان | ||
بهاره حسین پناهی1؛ سامان نیک مهر2؛ کیومرث ابراهیمی* 3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران. | ||
3استاد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
چکیده | ||
در این پژوهش عملکرد روش های ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی تابع پایه شعاعی در پیش بینی کیفیت آب سیمینه رود مقایسه شده است. برای این منظور پارامترهای نسبت جذب سدیم و یون کلر به عنوان شاخص های کیفیت آب در مصارف کشاورزی در نظر گرفته شد. از داده های اندازه گیری شده یون سدیم، کلسیم، منیزیم، pH، EC و دبی جریان به عنوان ورودی مدل ها طی یک دوره آماری 12ساله (1393- 1382) در مقیاس ماهانه استفاده شد. ارزیابی نتایج بر اساس معیارهای ضریب همبستگی، جذر میانگین مربعات خطا و میانگین خطای مطلق انجام شد. نتایج دوره صحت سنجی در 4 ایستگاه پل-بوکان، داشبند بوکان، قزلگنبد و کاولان نشان داد که مدل ماشین بردار پشتیبان در مقایسه با شبکه عصبی تابع پایه شعاعی، دارای ضریب همبستگی بهتر(71.SVM: 0 تا 0.94، RBF: 0.3 تا 0.5)، ریشه میانگین مربعات خطای کمتر (SVM: 0.028 تا 0.075 mg/l، RBF: 0.0672 تا 0.317 mg/l)، خطای میانگین مطلق کمتر (SVM: 0.003 تا 0.033 و mg/l، RBF: 0.087 تا 0.19 mg/l) برای پارامتر یون کلر و با همان ترتیب مقادیر SVM: 0.63 تا 0.88 و RBF: 0.21 تا 0.38، SVM: 0.0013 تا 0.082 mg/l و RBF: 0.0147 تا 0/025 و mg/l، SVM: 0.0085 تا 0.046 mg/l و RBF: 0.0653 تا 0.0996 mg/l برای نسبت جذب سدیم است. لذا بر اساس نتایج مدل ماشین بردار پشتیبان نسبت به مدل شبکه عصبی تابع پایه شعاعی از دقت و عملکرد بهتری برای پیش بینی پارامترهای کیفیت آب رودخانه سیمینه رود برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
پارامترهای کیفی؛ مدل سازی؛ منابع آب؛ هوش مصنوعی | ||
مراجع | ||
Abbasian, M., &Shahraki, A. (2020). Modeling and comparison of GMDH and RBF artificial neural networks in predicting short-term drinking water demand in Zahedan. Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 10(3), 248-261. (In Persian). Abobakr Yahya, A. S., Ahmed, A. N., Binti Othman, F., Ibrahim, R. K., Afan, H. A., El-Shafie, A., Fai, C. M., Hossain, M. S., Ehteram, M., & Elshafie, A. (2019). Water quality prediction model based support vector machine model for ungauged river catchment under dual scenarios: Water, 11(6), 1231. Akhoni Pourhosseini, F., & Ebrahimi, K. (2019). Shannon’s Entropy Evaluation on Determination of Surface Water Quality (Case Studies: Karun and Babolrood Rivers). Iranian Journal of Water and Irrigation Management, 9(2), 171-183. (In Persian). Aldhyani, T. H., Al-Yaari, M., Alkahtani, H., & Maashi, M. (2020). Water quality prediction using artificial intelligence algorithms: Applied Bionics and Biomechanics, v. 2020. Arabgol, R.F., & Sartaj, M. (2012). Evaluation of efficiency of support vector machines in estimating nitrate concentration in groundwater. In: Sixth National Congress of Civil Engineering, 26-27 April, Semnan University, Iran. (In Persian). Banihabib, M. E. & Arabi, A. (2008). Artificial Neural Network Model for Determining Flood Warning Time in Golabdereh-Darband Basin. In: Third Iranian Water Resources Management Conference, 14-16 Oct, Tabriz University, Iran. (In Persian). Ehteshami, M., Dolatabadi Farahani, N., & Tavassoli S. (2016). Simulation of nitrate contamination in groundwater using artificial neural networks. Modeling Earth Systems and Environment, 28, 10(2). Fathian, H., & Hormozinezhad, A. (2012). Prediction of quantitative and qualitative parameters of Karun river flow using artificial neural network. Journal of Wetland, Islamic Azad University of Ahvaz, (8)5, 43-29. (In Persian). Isazadeh, M., Biazar, S., Ashrafzadeh, A., & Khanjani, R. (2019). Estimation of Aquifer Qualitative Parameters in Guilans Plain Using Gamma Test and Support Vector Machine and Artificial Neural Network Models. Environmental Science and Technology, 21(2), 1-21. (In Persian). Kianian, A., Mobarghaee Dinan, N., & Hashemi, H. (2016). Zoning of soils by irrigation with sewage using interpolation method (IDW) (Case study: southern city of Ray). Journal of Environmental Research, 7 (14), 81-90. (In Persian). Komasi, M., Goodarzi, H., & Behnia, A. (2017). Investigation of spatial-temporal fluctuations of groundwater water table by support vector and kriging machine (IDW). Journal of Soil and Water Conservation Science (Agriculture and Natural Resources), 24(4), 71-80. (In Persian). Mohammadi, P., & Ebrahimi, K. (2018). Estimation of electrical conductivity of Aharchai River using neural network models and adaptive neural-fuzzy inference. In: National Hydraulic Conference of Iran, 4-6 Sep, Shahre kord University, Iran. (In Persian). Morshedy, A., & Memarian, H. (2015). A New Method of Generalized Radial Basis Function Network to Interpolate Regional Variables in Geosciences. Scientific Quarterly Journal, Geosciences, 24 (96), 107-116. Nikpour, M., & MahmodiBabelan, S. (2019). Compare the performance intelligent routing models daily river flow (Case study: River Balkhlouchay, Ardabil). Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 8 (32), 64-78. (In Persian). Pirali Zefreh E, A.R., Hedayati, A., Pourmanafi, S., Beyraghdar, O., & Ghorbani,R. (2020). Evaluation of the efficiency of support vector machine in predicting changes in water quality parameters (Case study: Choghakhor International Wetland). Iranian Journal of Aquatic Ecology, 10(1), 23-34. (In Persian). Rezaei, A., & Mirmohammadi Meybodi, S.A.M. (2014). Statistics and Probability: used in agriculture. Isfahan: Academic Center for Education, Culture and Research, Isfahan University of Technology Press. (In Persian). Salavati, A., Banihabib, M. E., & Soltani, J. (2016). Hybrid Model for Reservoir Operation Optimization. In: Water sciences and Engineering Conference, 8-9 June, Shahid Beheshti Conference center, Tehran, Iran. (In Persian). Santin, I. (2015). Effluent Predictions in Wastewater Treatment Plants for the Control Strategies Selection, Journal of Bilbao, 2, 1009-1016. Shahinejad, B., & Dehghani, R. (2017). Evaluation and Performance of Support Vector Machine Model in Estimation of Suspended Sediment. Journal of Irrigation and Water Engineering, 8(1), 30-42. (In Persian). Vapnik,V. (1995). The Nature of statistical learning Theory. New York: Springer Press. Vapnik,V. (1998). Statistical learning Theory. New York, NY, USA: John Wiley Press. www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/support-vector-machine-simplified (Last access 2021 May 14). Xin, X., Li, K., Finlayson, B., & Yin, W. (2015). Evaluation, prediction and protection of water quality in Danjiangkou Reservoir. Water science and Engineering, 8, 30-39. Yilmaz, I., & Keynar, O. (2011). Multiple regression, ANN (RBF, MLP) and ANFIS models for prediction of swell potential of clayey soils. Expert Systems with Applications, 38(5), 5958-5966. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 908 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 714 |