تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,500 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,088,573 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,191,553 |
ارزیابی کارایی فرامدلهای هیبریدی یادگیری ماشین و باکس جنکینز بهمنظور مدلسازی طوفانهای گرد و غبار (مطالعه موردی: استان خوزستان) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 53، شماره 8، آبان 1401، صفحه 1695-1714 اصل مقاله (2.16 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2022.346694.669335 | ||
نویسندگان | ||
محمد انصاری قوجقار؛ جواد بذرافشان* ؛ شهاب عراقی نژاد | ||
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
چکیده | ||
تأثیر پدیدة گردوغبار در ایران آن قدر وسیع است که بیش از نیمی از استانهای کشور را به نحوی با مسائل و محدودیت-های این پدیدة طبیعی درگیر کرده است که، علاوه بر اثرهای زیست محیطی، موجب اختلال در اجرای طرحهای توسعة پایدار ملی شده و تاکنون پیامدهای منفی زیادی به دنبال داشته و خواهد داشت. این پژوهش سعی بر ارائه نوعی مدل ترکیبی جدید با استفاده از فرامدلهای هیبریدی هوشمصنوعی و همچنین فرامدلهای هیبریدی باکس جنکینز جهت پیشبینی و مدلسازی شاخص FDSD (فراوانی روزهای همراه با طوفانهای گردوغبار)، در هفت ایستگاه سینوپتیک استان خوزستان با طول دوره آماری 40 سال (2020-1981) داشته است. الگوریتمهای هیبریدی پیشبینی به کار رفته در این پژوهش شامل W-ANFIS، AF-SVM، ARIMA-NARX، SARIMA-SETAR میباشند. نتایج پیشبینی نشان داد که کاهش عملکرد مدلهای هیبریدی جهت پیشبینی شاخص FDSD با کاهش فراوانی روزهای همراه با طوفانهای گرد و غبار رابطه مستقیمی دارد. به نحوی که ضریب همبستگی برای دادههای آزمایشی در فرامدلهای AF-SVM و W-ANFIS بهترتیب از مقادیر 991/0 و 985/0 به 985/0 و 958/0 و ضریب نش ساتکلیف نیز بهترتیب از 977/0 و 960/0 به 973/0 و 952/0 کاهش یافته است. همچنین ضریب RMSE به ترتیب از ایستگاه آبادان تا دزفول برای دو فرامدل ذکر شده از مقدار 135/0 و 151/0 به 140/0 و 179/0 و ضریب MAE نیز به ترتیب از مقدار 054/0 و 068/0 به 060/0 و 093/0 افزایش یافته است. ضریب همبستگی برای دادههای آزمایشی در فرامدل-های باکس جنکینز SARIMA-SETAR و ARIMA-NARX نیز بهترتیب از مقادیر 967/0 و 951/0 به 958/0 و 941/0 و ضریب نش ساتکلیف نیز بهترتیب از 945/0 و 923/0 به 938/0 و 913/0 کاهش یافته است که نشاندهنده ضعیف شدن عملکرد فرامدلهای هیبریدی با کاهش فراوانی طوفانهای گرد و غبار در استان خوزستان میباشد. همچنین با برازش چهار فرامدل هیبریدی بر روی شاخص FDSD نشان داده شد که فرامدل هیبریدی AF-SVM نسبت به سایر روشها از عملکرد بهتری برخوردار بود. به نحوی که در همه ایستگاههای مورد مطالعه دارای ضریب همبستگی و نش ساتکلیف بیشتر و ضریب ریشه میانگین مربعات خطا و میانگین قدرمطلق خطا کمتری میباشد که نشاندهنده برتری این فرامدل هیبریدی نسبت به سایر فرامدلها برای پیشبینی شاخص FDSD در استان خوزستان میباشد. نتایج این مطالعه میتواند جهت مدلسازی طوفانهای گرد و غبار در سایر مناطق کشور نیز مورد استفاده قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیش بینی؛ شاخص FDSD؛ AF-SVM؛ W-ANFIS؛ الگوریتمهای هیبریدی باکس جنکینز | ||
مراجع | ||
Abdolshahnejad, M., Khosravi, H., Nazari Samani, A., Zehtabian, G. and Alambaigi, A. (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 Farsi) Ahmadpour, A., Mirhashemi, S. and Panahi, M. (2021). Evaluation of neural network algorithms, and time-series models and SARIMA-SETAR hybrid model in Monthly wind speed prediction. Journal of Arid Biome, 10(2), 131-146. doi: 10.29252/aridbiom.2021.15523.1828. (in Farsi) AragiNejad, S.H. (2013). Data-driven modeling: using MATLAB® in water resources and environmental engineering (Vol. 67). Springer Science & Business Media, doi:10.1007/978-94-007-7506-0. Asplin, B. R., Flottemesch, T. J. and Gordon, B. D. (2006). Developing models for patient flow and daily surge capacity research. Academic Emergency Medicine, 13(11): 1109-1113. Atai, H. and Ahmadi, F. (2010). Investigating dust as one of the environmental problems of the Islamic world, a case study of Khuzestan province. The 4th International Congress of Geographers of the Islamic World, Zahedan. (In Farsi) Bharlo, R. (2009). Forecasting time series with long-term dependencies using Narx Recurrent Neural Network. Twelfth Iranian Electrical Engineering Student Conference, Tabriz. Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Revised Edition, Holden-Day, PP 324. Box, G.E.P., Jenkins, G.M. and Reinsel, G.C. (1994). Time series Analysis: Forecasting and Control. 3rdEd. prentice Hall, Englewood Cliffs Inc., New Jersey. 598p. Cartlidge, J.P. and Bulloc, S.G. (2004). Combating coevolutionary disengagement by reducing parasite virulence. Evolutionary Computation, 12(2), 193-222. Cheng, L., Wu, X. and Wang, Y. (2018). Artificial Flora (AF) optimization algorithm. Applied Science, 329(8), 2- 22. Cochrane, J. H. (2005). Time series for macroeconomics and finance. Manuscript, University of Chicago, 1-136. Dehghani, R., Torabi poudeh, H., Younesi, H. and SHahinejad, B. (2020). Aplication of the Hybrid Model of Support Vector Machine-Algorithm Artificial Flora in Estimating the Daily Flow of Rivers (Case study: Dez basin). Iran-Water Resources Research, 16(2), 132-149. Eskandari, A., Solgi, A. and Zarei, H. (2018). Simulating Fluctuations of Groundwater Level Using a Combination of Support Vector Machine and Wavelet Transform. Irrigation Sciences and Engineering, 41(1), 165-180. doi: 10.22055/jise.2018.13577. Goudie, A. S. and Middleton, N.J. (2006). Desert dust in the global system. Springer Science & Business Media. Hillis, W.D. (1990). Co-evolving parasites improve simulated evolution as an optimization procedure. Physica D: Nonlinear Phenomena, 42, 228–234. Jacquelyn, C. (2009). Climate analysis and longrange forecasting of dust storms in Iraq, (Dissertation for the degree of Master of Science), Graduate college of Naval postgraduate academy, Monterey California. Jamalizadeh Tajabadi, M., Moghadam nia, A., piri, J. and Ekhtesasi, M. (2010). Application of artificial neural networks in dust storm prediction (case study: Zabol city). Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, 17(2), 205-220. (In Farsi) Jang, J. S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665–685. doi:10.1109/21.256541. Jokar, N., Charkhabi, A., Mohseni, H., Jafari, S. and Gandami, Z. (2012). Investigating the origin and direction of sandstorms in Khuzestan. The first international conference on the phenomenon of dust and dealing with its harmful effects, 15-17 February, Khuzestan. (In Farsi) keykhosravi, S., Nejadkoorki, F. and Amintoosi, M. (2019). Estimation of Artificial Neural Networks (MLP and RBF) Accuracy in Anticipation of the Dust of the Sabzevar Cement Factory. Journal of Research in Environmental Health, 5(1), 43-52. doi: 10.22038/jreh.2019.38083.1277. (In Farsi) Mohammadi, G, H., (2015). Analysis of Atmospheric Mechanisms in Dust Transport over West of Iran. Ph.D. thesis, Tabriz University, 142 pp. (in Farsi) O’Loingsigh, T., McTainsh, G. H., Tews, E. K., Strong, C. L., Leys, J. F., Shinkfield, P. and Tapper, N. J. (2014). The Dust Storm Index (DSI): a method for monitoring broadscale wind erosion using meteorological records. Aeolian Research, 12, 29-40. Omidvar, K., Nabavizadeh, M., Samarehghasem, M. (2015). Assessment of NARX Neural Network in Prediction of Daily Precipitation in Kerman Province. Physical Geography Quarterly, 8(27), 73-90. Pagie, L. and Mitchell, M.A. (2002). Comparison of evolutionary and coevolutionary search. International Journal of Computational Intelligence and Application, 2, 53–69. Pourgholam Amiji, M., Ansari Ghojghar, M., Bazrafshan, J., Liaghat, A. and Araghinejad, S. (2020). Comparing the Performance of SARIMA and Holt-Winters Time Series Models With Artificial Intelligence Methods in Dust Storms Forecasting (Case Study: Sistan and Baluchestan Province). Physical Geography Research Quarterly, 52(4), 567-587. doi: 10.22059/jphgr.2021.303847.1007524. (In Farsi) Qing, C., Ewing, B. T. and Thompson, M. A. (2012). Forecasting wind speed with recurrent neural networks. European Journal of Operational Research, Volume 221(1), 148-154. Rosin, C.D. and Belew, R.K. (1995). Methods for competitive co-evolution. Finding Opponents Worth Beating in Proceedings of the International Conference on Genetic Algorithms Pittsburgh, 373–381. Selajgah, A., Fathabadi, A. and Najafi Hajivar, M. (2008). Comparison of neural network and time series in drought forecasting (case study: Razavi Khorasan province). Iranian Journal of Watershed Science and Engineering, 2(4), 74-77. (In Farsi) Shaker Sureh, F. and Asadi, E. (2019). Meteorological and hydro-logical drought communication in Salmas Plain. DEEJ, 8 (22), 89-100. (In Farsi) Sobhani, B. and Safarian zengir, V. (2020). Analysis and prediction of Dust phenomenon in the southwest of Iran. Journal of Natural Environmental Hazards, 8(22), 179-198. doi: 10.22111/jneh.2019.28148.1481. (In Farsi) Tong, H. (1983). Threshold Models in Non-Linear Time Series Analysis. Springer, New York. Wang, D., Safavi, A.A. and Romagnoli, J.A. (2000). Wavelet based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification. AIChE Journal, 46(4), 1607- 1615. Wiegand, R.P. and Sarma, J. (2004). Spatial Embedding and loss of gradient in cooperative coevolutionary algorithms. In roceedings of the International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, Berlin Germany, 43, 912–921. Williams, N. and Mitchell, M. (2005). Investigating the success of spatial coevolution. In Proceedings of the 7th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, Washington, 46, 523–530. 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 Farsi) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 368 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 293 |