تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,113,864 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,217,592 |
ارزیابی کارایی مدلهایSVM ، LS-SVM و SVM-GOA در شبیهسازی دبی اوج سیل ایستگاه پل دختر | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 4، تیر 1403، صفحه 537-552 اصل مقاله (1.83 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.366951.669591 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه توکلی1؛ حامد نوذری* 2؛ صفر معروفی1 | ||
1گروه علوم مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
2گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
چکیده | ||
مدلسازی یا شبیهسازی سیل یکی از راهکارهای اساسی برای مدیریت و کاهش اثرات مخرب این پدیده بوده و شناسایی مدلهایی کارآمد بدین منظور، یکی از مهمترین ارکان در مدیریت حوضههای آبریز است. در این پژوهش دقت مدلهای ماشین بردار کلاسیک(SVM) ، ماشین بردار پشتیبان تلفیق شده با الگوریتم ملخ (GOA-SVM)و حداقل مربعات ماشینبردار پشتیبان (LS-SVM) در شبیهسازی دبی اوج سیل ایستگاه پلدختر در حوضه کرخه، مورد ارزیابی قرار گرفته است. بدین منظور از آمار 74 واقعه سیل در محدوه سالهای 1388 تا 1395 در ایستگاه پل دختر و بارش روزانه 13 ایستگاه بارانسنجی در حوضه آبریز بالادست این ایستگاه استفاده شده است. از این تعداد، 52 واقعه برای آموزش و 22 واقعه نیز برای صحتسنجی مدلها انتخاب شد. مقایسه نتایج به کمک چهار شاخص آماری ضریب تبیین(R^2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، خطای استاندارد (SE)، ضریب نش (NS) و همچنین تحلیل عدم قطعیت به کمک دو شاخص متوسط طول بازه نسبی (ARIL)و درصد پوشش (POC) صورت گرفت. نتایج حاکی از برتری نسبی مدل LS-SVM با 407/0SE=، 16/110RMSE=، 91/0NS= و 92/0R2= نسبت به مدل SVM با 5/0 SE=، 70/137RMSE=، 87/0NS= و 88/0R2= و مدل SVM-GOA با 519/0 SE=، 53/144RMSE=، 83/0NS= و 9/0R2= است. متوسط مدت زمان اجرای مدلLS-SVM در حد چند ثانیه و این زمان در مدل SVM-GOA در حد چند ساعت است. از سوی دیگر تنظیم پارامترهای مدل SVM کلاسیک بصورت دستی نیز مستلزم صرف زمان زیادی است. لذا مدلLS-SVM به دلیل دارا بودن پارامترهای قابل تنظیم کمتر نسبت به مدلهای SVM وSVM-GOA ، از لحاظ اجرایی ازسهولت بیشتری برخوردار است. لذا میتوان با قطعیت و اختلافی چشمگیر مدلLS-SVM را نسبت به دو مدل دیگر در ارجحیت قرار داد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم ملخ؛ حوضه کرخه؛ پل دختر؛ مدلسازی سیل؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
Agnihotri, A., Sahoo, A., & Diwakar, M. K. (2022). Flood Prediction Using Hybrid ANFIS-ACO Model: A Case Study BT - Inventive Computation and Information Technologies (S. Smys, V. E. Balas, & R. Palanisamy (eds.); pp. 169–180). Springer Nature Singapore. Asadi, M., Haidary, Z., Emami, K. (2022). Assessing the Physical Development Trend of Poldokhtar City Towards Flood-Prone Areas, Journal of Geography and Environmental Hazards, 11(2), pp. 159-174. . (In Persian). doi: 10.22067/geoeh.2021.72169.1101 Azadi, F., Sadough, S. H., Ghahroudi, M., Shahabi, H. (2020). Zoning of Flood Risk in Kashkan River basin using Two Models WOE and EBF, Journal of Geography and Environmental Hazards, 9(1), pp. 45-60. (In Persian). doi: 10.22067/geo.v9i1.83090 Behzad, M., Asghari, K., & Coppola, E. A. (2010). Comparative Study of SVMs and ANNs in Aquifer Water Level Prediction. Journal of Computing in Civil Engineering, 24(5), 408–413. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000043 Bilondi, M. P., Siuki, A. K., & Tabas, S. S. (2015). Daily rainfall-runoff modeling with Least Square Support Vector Machine (LS-SVM). Water and Soil Conservation, 21(6), 293–304. (In Persian) https://www.magiran.com/paper/1401516 LK - https://www.magiran.com/paper/1401516 Choubin, B., Moradi, E., Golshan, M., Adamowski, J., Sajedi-Hosseini, F., & Mosavi, A. (2019). An ensemble prediction of flood susceptibility using multivariate discriminant analysis, classification and regression trees, and support vector machines. Science of The Total Environment, 651, 2087–2096. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.10.064 Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000). An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511801389 García-Callejas, D., & Araújo, M. (2016). The effects of model and data complexity on predictions from species distributions models. Ecological Modelling, 326, 4-12, https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2015.06.002. Golshan, M., Ouri, A. E., & Khosravi, K. (2018). Flood Susceptibility assessments Using Frequency Ratio model in Talar Watershed. Journal of Natural environment hazards, 7(15), 1–16. (In Persian) https://www.magiran.com/paper/1814600 Nasri M, Ghobadi M, Sepahvand A. (2021). Qualitative Prioritization of Rivers of Kashkan Basin in Lorestan Province for Aquaculture (Coldwater Fishes) Development Using Fuzzy AHP and VIKOR methods. JAD, 15 (3) :111-126. (In Persian) karami, H & Rezaei Ahvanooei, A. (2021). Estimating Discharge Coefficient of Curved Piano Key Overflows Using Combination of Support Vector Regression and Grasshopper and Firefly Algorithms. Irrigation and Water Engineering, 12(2), 186–202. (In Persian) https://doi.org/10.22125/iwe.2021.142103 karimi firoozjaei, M., abdolaho kakroodi, A & jolodar niyaraki, M. (2018). Preparing a flood risk map based on the flow energy by using geographical information system Case study: Nekaroud River. Quantitative Geomorphological Research, 5(4), 159–175. (In Persian). https://www.geomorphologyjournal.ir/article_78069.html Ke, Z., Jiefan, N. I. U., Xi, L. I., & Lijun, C. (2021). Comparison of artificial intelligence flood forecasting models in Chinas semi-arid and semi-humid regions. Water Resources Protection, 37(1), 28–35. http://szybhen/article/abstract/bh20210105 Mousavi, M., Sareli, R., Khodadad, M. (2019). Detection of land use and vegetation changes in Poldokhtar Using Landsat Satellite Images. Haft Hesar J Environ Stud , 7 (26), 103-115. (In Persian) Nozari, H., tavakoli, F. (2018). Stream Flow Prediction Using Support Vector Machine Based on Discharge and Precipitation Time series on Upstream Stations (Case Study: Taleh Zang Hydrometric Station), Journal of Modeling in Engineering, 16(54), 95-104. (In Persian) doi: 10.22075/jme.2017.11363.1112 Orth, R,. Staudinger, M., Seneviratne., S., Seibert, J., & Zappa, M. (2015) Does model performance improve with complexity? A case study with three hydrological models. Journal of Hydrology, 523, 147-159. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.01.044. Plan and budget organization of Khuzestan province. (2011). Studies of the provincial training program - supporting report, the seventh volume. (In Persian). https://www.mpo-kz.ir Ranasinghe, R. M., & Ilmini, W. (2020). Introducing a LSTM based Flood Forecasting Model for the Nilwala river basin with a Mobile Application-a Review. Sahoo, A., & Ghose, D. K. (2022). Flood Forecasting Using Hybrid SVM‑GOA Model: A Case Study, Intelligent Systems (S. K. Udgata, S. Sethi, & X.-Z. Gao (eds.); pp. 407–416). Springer Nature Singapore. Sahoo, A., Samantaray, S., & Ghose, D. K. (2022). Multilayer perceptron and support vector machine trained with grey wolf optimiser for predicting floods in Barak river, India. Journal of Earth System Science, 131(2), 85. https://doi.org/10.1007/s12040-022-01815-2 Seifi, A. (2010). Developing of expert system to prediction of daily evapotranspiration by support vector machine and compare results to ANN, ANFIS and experimental method [Department of Water Engineering, Tarbiat Modarres University, Tehran, Iran]. (In Persian) Shada, B., Chithra, N. R., & Thampi, S. G. (2022). Hourly Flood Forecasting Using Hybrid Wavelet-SVM. Journal of Soft Computing in Civil Engineering, 6(2), 1–20. https://doi.org/10.22115/scce.2022.317761.1383 Shrifi Garmdareh, E., Vafakhah, M., & Eslamian, S. (2019). Assessment the Performance of Support Vector Machine and Artificial Neural Network Systems for Regional Flood Frequency Analysis (A Case Study: Namak Lake Watershed). jwss, 23 (1), 351-366. (In Persian) Singh, U. K., Kumar, B., Gantayet, N. K., Sahoo, A., Samantaray, S., & Mohanta, N. R. (2022). A Hybrid SVM–ABC Model for Monthly Stream Flow Forecasting BT - Advances in Micro-Electronics, Embedded Systems and IoT (V. V. S. S. S. Chakravarthy, W. Flores-Fuentes, V. Bhateja, & B. N. Biswal (eds.); pp. 315–324). Springer Nature Singapore. Tabbussum, R., & Qayoom, D. (2021). Performance evaluation of artificial intelligence paradigms—artificial neural networks, fuzzy logic, and adaptive neuro-fuzzy inference system for flood prediction. Environmental Science and Pollution Research, 28. https://doi.org/10.1007/s11356-021-12410-1 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 122 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 107 |