تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,119,343 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,225,712 |
ارزیابی پارامترهای موثرجهت پیشبینی عیار پتاسیم شورابه با استفاده از الگوریتمهای ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی (مطالعه موردی: پلایای شهرستان خور و بیابانک، استان اصفهان) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 1، فروردین 1403، صفحه 145-161 اصل مقاله (2.13 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2023.368909.669610 | ||
نویسندگان | ||
مریم ایرجی* 1؛ سید علیرضا موحدی نائینی1؛ چوقی بایرام کمکی2؛ سهیلا ابراهیمی1؛ بامشاد یغمایی3 | ||
1گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
2گروه مدیریت مناطق بیابانی، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
3گروه باستان شناسی، دانشکده علوم انسانی، موسسه آموزش عالی معماری و هنرپارس ،تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
اهمیت پتاسیم در بالا بردن کمیت و کیفیت محصولات کشاورزی، تقاضا را برای کودهای پتاسیمی افزایش داده است. تضمین استخراج پتاسیم از شورابههای زیرزمینی مقدار عیار پتاسیم در آنهاست. هدف این پژوهش استفاده از الگوریتمهای جنگل تصادفی (RF) و ماشین بردار پشتیبان(SVM) بهمنظور اولویتبندی پارامترهای مؤثر بر عیار پتاسیم شورابه زیرزمینی در پلایای خور و بیابانک استان اصفهان است. به همین منظور تعداد 55 پارامتر در 12 گمانه حفاری اندازهگیری شد. پارامترهای اندازهگیری شده بهعنوان متغیرهای مستقل شامل درصد رطوبت اشباع مغزه در 15عمق مختلف، جرم مخصوص ظاهری مغزه در 15عمق مختلف، تخلخل مغزه در 15عمق مختلف، مساحت پلیگون، عمق آب زیرزمینی، عمق لایه نمک، پتاسیم لایه سطحی، دانسیته شورابه و میزان عناصر کلسیم، منیزیم، سدیم، کلر و عیار پتاسیم بهعنوان متغیر وابسته وارد مدل شدند. در مدلRF برای اولویتبندی، پارامترها از روشهای اهمیت ویژگی جایگشت(PFI) و حذف ویژگی جایگشتی(RFE) استفاده شد. در کرنلهای مختلف الگوریتم SVM بهمنظور جلوگیری از همخطی پارامترهای مستقل، تمام ترکیبهای حاصل از متغیرهای مستقل با در نظر گرفتن ضریب تورم واریانس کمتر از 8 و بالاترین ضریب تعیین و کمترین خطای MSE بررسی و بهعنوان بهترین ترکیب انتخاب شدند. پارامترهای مؤثر در پیشبینی عیار پتاسیم شورابه در الگوریتم RF و تابع خطی الگوریتم SVM به ترتیب sp، ap، duw، slp، SAR و n، sp، duw و SAR بودند که منجر به بهترین نتیجه (ضریب تعیین زیاد و خطای کم) شدند. ضریب تعیین برای هر دو مدل به ترتیب 99/0 و 97/0 که نشاندهنده دقت خوب هر دو الگوریتم است. | ||
کلیدواژهها | ||
واژههای کلیدی: پیشبینی عیار؛ جنگل تصادفی؛ شورابه؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
Amini Khoei, Z., & Abdullah Puri, A. (2017). Network traffic classification using improved random forest algorithm. Journal of Computer Science, 2 (2): 24 38. (In Persian). Baudron, P., Alonso-Sarría, F., García-Aróstegui, J. L., Cánovas-García, F., Martínez-Vicente, D., & Moreno-Brotóns, J. (2013). Identifying the origin of groundwater samples in a multi-layer aquifer system with Random Forest classification. Journal of Hydrology, 499, 303-315. Chatterjee, S., & Bandopadhyay, S. (2011). Goodnews Bay Platinum resource estimation using least squares support vector regression with selection of input space dimension and hyperparameters. Natural Resources Research, 20, 117-129. Chen, H., Huang, J. J., & McBean, E. (2020). Partitioning of daily evapotranspiration using a modified shuttleworth-wallace model, random Forest and support vector regression, for a cabbage farmland. Agricultural Water Management, 228, 105923. Devore, J. L. (2015). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. Cengage Learning. Dutta, S. (2006). Predictive performance of machine learning algorithms for ore reserve estimation in sparse and imprecise data. University of Alaska Fairbanks. Dutta, S., Bandopadhyay, S., Ganguli, R., & Misra, D. (2010). Machine learning algorithms and their application to ore reserve estimation of sparse and imprecise data. Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, 2(02), 86-96. Estefan, G., Sommer, R., & Ryan, J. (2013). Methods of soil, plant, and water analysis. A manual for the West Asia and North Africa region, 3, 65-119. García-Gil, D., Ramírez-Gallego, S., García, S., & Herrera, F. (2018). Principal components analysis random discretization ensemble for big data. Knowledge-Based Systems, 150, 166-174. Ghorbanzadeh, O., Rostamzadeh, H., Blaschke, T., Gholaminia, K., & Aryal, J. (2018). A new GIS-based data mining technique using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and k-fold cross-validation approach for land subsidence susceptibility mapping. Natural Hazards, 94, 497-517. Hasni Pak, A (2005). Exploratory data analysis. second edition. Tehran: Tehran University Press. (In Persian). Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015, June). Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In International conference on machine learning (pp. 448-456). pmlr. Jafrasteh, B., Fathianpour, N., & Suárez, A. (2018). Comparison of machine learning methods for copper ore grade estimation. Computational Geosciences, 22, 1371-1388. Jalloh, A. B., Kyuro, S., Jalloh, Y., & Barrie, A. K. (2016). Integrating artificial neural networks and geostatistics for optimum 3D geological block modeling in mineral reserve estimation: A case study. International Journal of Mining Science and Technology, 26(4), 581-585. Jeon, H., & Oh, S. (2020). Hybrid-recursive feature elimination for efficient feature selection. Applied Sciences, 10(9), 3211. Kaneko, H. (2022). Cross‐validated permutation feature importance considering correlation between features. Analytical Science Advances, 3(9-10), 278-287. Kisi, O., Karahan, M. E., & Şen, Z. (2006). River suspended sediment modelling using a fuzzy logic approach. Hydrological Processes: An International Journal, 20(20), 4351-4362. Li, X. L., Li, L. H., Zhang, B. L., & Guo, Q. J. (2013). Hybrid self-adaptive learning based particle swarm optimization and support vector regression model for grade estimation. Neurocomputing, 118, 179-190. Maleki, S., Ramazia, H. R., & Moradi, S. (2014). Estimation of Iron concentration by using a support vector machineand an artificial neural network-the case study of the Choghart deposit southeast of Yazd, Yazd, Iran. Geopersia, 4(2), 201-212. Manouchehri, Sh. (2003) Potash, Encyclopaedia of Mineral Materials and Industries of Iran, Iran Mineral Industries Research and Development Company. (In Persian). Matías, J. M., Vaamonde, A., Taboada, J., & Gonzalez-Manteiga, W. (2004). Support vector machines and gradient boosting for graphical estimation of a slate deposit. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 18, 309-323. McKay, G., & Harris, J. R. (2016). Comparison of the data-driven random forests model and a knowledge-driven method for mineral prospectivity mapping: A case study for gold deposits around the Huritz Group and Nueltin Suite, Nunavut, Canada. Natural Resources Research, 25(2), 125-143. Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press. Moorthi, S. M., Misra, I., Kaur, R., Darji, N. P., & Ramakrishnan, R. (2011). Kernel based learning approach for satellite image classification using support vector machine. In 2011 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (pp. 107-110). IEEE. Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885-900. Mousavi, S.A., RanjbarFardoi, A., Mousavi, S. H. (2022). Modeling soil erodibility in Khoor and Biabank region using remote sensing indicators. Desert Ecosystem Engineering, 5(13): 67 80. (In Persian). Naghibi, S. A., Pourghasemi, H. R., & Dixon, B. (2016). GIS-based groundwater potential mapping using boosted regression tree, classification and regression tree, and random forest machine learning models in Iran. Environmental monitoring and assessment, 188, 1-27. Nitze, I., Schulthess, U., & Asche, H. (2012). Comparison of machine learning algorithms random forest, artificial neural network and support vector machine to maximum likelihood for supervised crop type classification. Proceedings of the 4th GEOBIA, Rio de Janeiro, Brazil, 79, 3540. Oke, J., Akinkunmi, W. B., & Etebefia, S. O. (2019). Use of correlation, tolerance and variance inflation factor for multicollinearity test. GSJ, 7(5). Pozdnoukhov, A. (2005). Support vector regression for automated robust spatial mapping of natural radioactivity. automatic mapping algorithms, 57. Ray, S. (2019). A quick review of machine learning algorithms. International conference on machine learning, big data, cloud and parallel computing (COMITCon) (pp. 35-39). Rodriguez-Galiano, V. F., Ghimire, B., Rogan, J., Chica-Olmo, M., & Rigol-Sanchez, J. P. (2012). An assessment of the effectiveness of a random forest classifier for land-cover classification. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 67, 93-104. Rodriguez-Galiano, V., Sanchez-Castillo, M., Chica-Olmo, M., & Chica-Rivas, M. J. O. G. R. (2015). Machine learning predictive models for mineral prospectivity: An evaluation of neural networks, random forest, regression trees and support vector machines. Ore Geology Reviews, 71, 804-818. Schnitzler, N., Ross, P. S., & Gloaguen, E. (2019). Using machine learning to estimate a key missing geochemical variable in mining exploration: Application of the Random Forest algorithm to multi-sensor core logging data. Journal of Geochemical Exploration, 205, 106344. Shaw, P. A., & Bryant, R. G. (2011). Pans, playas and salt lakes. Arid zone geomorphology: process, form and change in drylands, 373-401. Sheng, L., Zhang, T., Niu, G., Wang, K., Tang, H., Duan, Y., & Li, H. (2015). Classification of iron ores by laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) combined with random forest (RF). Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 30(2), 453-458. Soliman, O. S., & Mahmoud, A. S. (2012, May). A classification system for remote sensing satellite images using support vector machine with non-linear kernel functions. In 2012 8th International Conference on Informatics and Systems (INFOS) (pp. BIO-181). IEEE. Tenorio, V. O., Bandopadhyay, S., Misra, D., Naidu, S., & Kelley, J. (2015). Support vector machines applied for resource estimation of underwater glacier-type platinum deposits. Application Of Computers and Operations Research in the Mineral Industry, 889-902. Tiwari, S., Babbar, R., & Kaur, G. (2018). Performance evaluation of two ANFIS models for predicting water quality index of River Satluj (India). Advances in Civil Engineering, 2018. Twarakavi, N. K., Misra, D., & Bandopadhyay, S. (2006). Prediction of arsenic in bedrock derived stream sediments at a gold mine site under conditions of sparse data. Natural Resources Research, 15, 15-26. Wang, C., Pan, Y., Chen, J., Ouyang, Y., Rao, J., & Jiang, Q. (2020). Indicator element selection and geochemical anomaly mapping using recursive feature elimination and random forest methods in the Jingdezhen region of Jiangxi Province, South China. Applied Geochemistry, 122, 104760. Yang, Q., Li, X., & Shi, X. (2008). Cellular automata for simulating land use changes based on support vector machines. Computers & geosciences, 34(6), 592-602. Zhang, S., Xiao, K., Carranza, E. J. M., & Yang, F. (2019). Maximum entropy and random forest modeling of mineral potential: Analysis of gold prospectivity in the Hezuo–Meiwu district, west Qinling Orogen, China. Natural Resources Research, 28, 645-664. Zörb, C., Senbayram, M., & Peiter, E. (2014). Potassium in agriculture–status and perspectives. Journal of plant physiology, 171(9), 656-669. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 381 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 306 |