تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,119,160 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,225,480 |
ترکیب روشهای کاهش ابعاد و الگوریتمهای یادگیری ماشین در بهینهسازی پیشبینی کیفیت آب رودخانه مارون | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 9، آذر 1403، صفحه 1601-1615 اصل مقاله (1.63 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.376275.669708 | ||
نویسندگان | ||
فرشته سیاحی؛ لاله دیوبند هفشجانی* ؛ پروانه تیشه زن؛ حمید عبدل آبادی | ||
گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
چکیده | ||
منابع آب برای زندگی انسان، رشد اقتصادی و حفظ محیطزیست حیاتی میباشند، اما با چالشهایی مانند تغییرات آب و هوایی و فعالیتهای انسانی، بهویژه در مناطق خشک مواجه هستند. برای رفع این مشکل، مدیریت پایدار آب بسیار مهم است. هوش مصنوعی، بهویژه یادگیری ماشین، به طور فزایندهای برای پیشبینی و مدیریت کیفیت آب استفاده میشود. این روشهای هوش مصنوعی در تشخیص الگوها در دادههای آب عالی هستند و به بهبود مدیریت کیفیت آب کمک میکنند. بنابراین در این مطالعه به بررسی کیفیت آب رودخانه مارون با استفاده از ترکیب روش تحلیل عاملی و یادگیری ماشین پرداخته شد. دادههای ۱۰ ساله پارامترهای مختلف کیفیت آب در سه ایستگاه جمعآوری گردید و شاخص کیفیت آب ایران برای هر سری داده محاسبه شد. سپس الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین برای پیشبینی شاخص کیفیت آب به کار گرفته شدهاند. در مرحله بعد تحلیل عاملی برای استخراج ویژگیهای مهم ورودی به الگوریتم بهینه استفاده گردید. قابلذکر است در هر مرحله عملکرد الگوریتمهای موردمطالعه با استفاده از معیارهای ارزیابی تعیین شد. نتایج نشان داد که در مرحله اول الگوریتم جنگل تصادفی (R2 (78/0)، RMSE (65/2)) بهترین عملکرد را در پیشبینی شاخص کیفیت آب داشت. همچنین مشخص شد که نیترات مهمترین پارامتر ورودی و اسیدیته کماهمیتترین پارامتر برای سه الگوریتم موردمطالعه است. قابلذکر است در حالتی که تعداد ورودیها به 3 پارامتر با اهمیت کاهش یافت، عملکرد الگوریتم جنگل (R2 (74/0)، RMSE (86/2)) تصادفی تقریبا مشابه با 8 پارامتر ورودی بود. ترکیب بینشهای حاصل از تحلیل عاملی و تحلیل اهمیت ویژگیها میتواند درک جامعتری از روابط پیچیده بین پارامترهای کیفیت آب ارائه دهد و به ایجاد استراتژیهای موثرتر برای مدیریت آب و کنترل آلودگی کمک کند. | ||
کلیدواژهها | ||
نیترات؛ رگرسیون خطی؛ جنگل تصادفی؛ معیار های ارزیابی | ||
مراجع | ||
Adjovu, G. E., Stephen, H., & Ahmad, S. (2023). A machine learning approach for the estimation of total dissolved solids concentration in Lake Mead using electrical conductivity and temperature. Water, 15(13), 2439. Ahmed, U., Mumtaz, R., Anwar, H., Shah, A. A., Irfan, R., & García-Nieto, J. (2019). Efficient water quality prediction using supervised machine learning. Water, 11(11), 2210. Ali, N., Chen, J., Fu, X., Hussain, W., Ali, M., Iqbal, S. M., Anees, A., Hussain, M., Rashid, M., & Thanh, H. V. (2023). Classification of reservoir quality using unsupervised machine learning and cluster analysis: Example from Kadanwari gas field, SE Pakistan. Geosystems and Geoenvironment, 2(1), 100123. Azrour, M., Mabrouki, J., Fattah, G., Guezzaz, A., & Aziz, F. (2022). Machine learning algorithms for efficient water quality prediction. Modeling Earth Systems and Environment, 8(2), 2793-2801. Belzak, W. C., & Bauer, D. J. (2019). Interaction effects may actually be nonlinear effects in disguise: A review of the problem and potential solutions. Addictive behaviors, 94, 99-108. Chen, B., Mu, X., Chen, P., Wang, B., Choi, J., Park, H., Xu, S., Wu, Y., & Yang, H. (2021). Machine learning-based inversion of water quality parameters in typical reach of the urban river by UAV multispectral data. Ecological Indicators, 133, 108434. Chen, P., Wang, B., Wu, Y., Wang, Q., Huang, Z., & Wang, C. (2023). Urban River water quality monitoring based on self-optimizing machine learning method using multi-source remote sensing data. Ecological Indicators, 146, 109750. Deng, T., Chau, K.-W., & Duan, H.-F. (2021). Machine learning based marine water quality prediction for coastal hydro-environment management. Journal of Environmental Management, 284, 112051. Divband Hafshejani, L., Naseri, A. A., Moradzadeh, M., Daneshvar, E., & Bhatnagar, A. (2022). Applications of soft computing techniques for prediction of pollutant removal by environmentally friendly adsorbents (case study: the nitrate adsorption on modified hydrochar). Water Science & Technology, 86(5), 1066-1082. Giao, N. T., Nhien, H. T. H., Anh, P. K., & Thuptimdang, P. (2022). Combination of water quality, pollution indices, and multivariate statistical techniques for evaluating the surface water quality variation in Can Tho City, Vietnam. Environmental Monitoring and Assessment, 194(11), 844. Hafshejani, L. D., Naseri, A. A., Hooshmand, A., Mohammadi, A. S., & Abbasi, F. (2024). Prediction of nitrate leaching from soil amended with biosolids by machine learning algorithms. Ain Shams Engineering Journal, 102783. Haggerty, R., Sun, J., Yu, H., & Li, Y. (2023). Application of machine learning in groundwater quality modeling-A comprehensive review. Water Research, 119745. Huang, M. V. (2022). Impact of Environmental Factors on the Algae Overgrowth in Pond Water. Journal of Student Research, 11(3). Ismail, A. H., & Robescu, D. (2019). Application of multivariate statistical techniques in water quality assessment of Danube river, Romania. Environ. Eng. Manag. J, 18, 719-726. Jakubowicz, P., Steliga, T., & Wojtowicz, K. (2022). Analysis of Temperature Influence on Precipitation of Secondary Sediments during Water Injection into an Absorptive Well. Energies, 15(23), 9130. Jatnika, H., Huda, M., Amelia, R. R., Manuhutu, M. A., Windarto, A. P., Sumantrie, P., & Waluyo, A. (2021, February). Analysis of data mining in the group of water pollution areas using the K-means method in Indonesia. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1783, No. 1, p. 012014). IOP Publishing. Khaire, U. M., & Dhanalakshmi, R. (2022). Stability of feature selection algorithm: A review. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 34(4), 1060-1073. Khouri, L., & Al-Mufti, M. B. (2022). Assessment of surface water quality using statistical analysis methods: Orontes River (Case study). Baghdad Science Journal, 19(5), 0981-0981. Koryakov, A., Makar, S., Lukyanets, A., & Moreva, E. (2023). Peculiarities of Statistical Water Quality Assessment in an Industrial Region. Polish Journal of Environmental Studies, 32(1). Krishnan, S., & Manikandan, R. (2024). Water quality prediction: A data-driven approach exploiting advanced machine learning algorithms with data augmentation. Journal of Water and Climate Change. Kyriazos, T., & Poga, M. (2023). Dealing with multicollinearity in factor analysis: the problem, detections, and solutions. Open Journal of Statistics, 13(3), 404-424. Li, Y., Mi, W., Ji, L., He, Q., Yang, P., Xie, S., & Bi, Y. (2023). Urbanization and agriculture intensification jointly enlarge the spatial inequality of river water quality. Science of the Total Environment, 878, 162559. Patil, V. B., Pinto, S. M., Govindaraju, T., Hebbalu, V. S., Bhat, V., & Kannanur, L. N. (2020). Multivariate statistics and water quality index (WQI) approach for geochemical assessment of groundwater quality—a case study of Kanavi Halla Sub-Basin, Belagavi, India. Environmental Geochemistry and Health, 42, 2667-2684. Schäfer, B., Beck, C., Rhys, H., Soteriou, H., Jennings, P., Beechey, A., & Heppell, C. M. (2022). Machine learning approach towards explaining water quality dynamics in an urbanised river. Scientific Reports, 12(1), 12346. Shareef, M. A. (2019). Assessment of Tigris River water quality using multivariate statistical techniques. Tikrit Journal of Engineering Sciences, 26(4), 26-31. Sharma, V., Sharma, M., Pandita, S., Kumar, V., Kour, J., & Sharma, N. (2021). Assessment of water quality using different pollution indices and multivariate statistical techniques. In Heavy metals in the environment: 165-178. Stojković, J., Papić, P., Ćuk, M., & Todorović, M. (2013). Application of factor analysis in identification of dominant hydrogeochemical processes of some nitrogenous groundwater of Serbia. Geoloski anali Balkanskoga poluostrva, (74), 57-62. Varghese, I. S., & Gunasundari, R. (2024). Cubic Grey Relational Luong Attention Bidirectional Long Short-Term Memory based Dissolved Oxygen Prediction in River. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 12(11s), 387-395. Watkins, K. (2006). Human Development Report 2006-Beyond scarcity: Power, poverty and the global water crisis. UNDP Human Development Reports (2006). Zhu, M., Wang, J., Yang, X., Zhang, Y., Zhang, L., Ren, H., Wu, B., & Ye, L. (2022). A review of the application of machine learning in water quality evaluation. Eco-Environment & Health. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 49 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 43 |