
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,606,713 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,199,381 |
پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع ایستگاه سینوپتیک اهواز با استفاده از مدل ترکیبی موجک – شبکه عصبی GMDH | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 20، دوره 23، شماره 4، مهر 1395، صفحه 323-330 اصل مقاله (350.43 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2016.9610.2385 | ||
نویسنده | ||
مسعود کرباسی* | ||
هیات علمی دانشگاه زنجان | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهمترین مسائل در طرحهای آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار میرود. یکی از این مسائل که میتواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامهریزیهای مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سالهای اخیر استفاده از روشهای هوش مصنوعی و مدل هیبریدی بر پایه موجک در پیشبینی پارامترهای هیدرولوژیکی بسیار متداول گشته است (12). هدف تحقیق حاضر استفاده از دو مدل GMDH و موجک-GMDH در پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه در ایستگاه سینوپتیک اهواز است. مواد و روشها:. بدین منظور یک دوره آماری 10 ساله (2000 الی 2009) که 7 سال (2000-2006) آن برای آموزش و 3 سال (2007-2009) جهت آزمون و صحت سنجی مدلهای پیشنهادی در نظر گرفته شد. برای ایجاد سری زمانی تبخیر-تعرق مرجع روزانه در دوره مورد نظر از معادله استاندارد پنمن-مانتیث فائو 56 استفاده گردید. 9 ترکیب مختلف از دادههای ورودی (تأخیرهای مختلف) و انواع موجکهای مادر (13 موجک مادر) مورد ارزیابی قرار گرفت. در مجموع 126 مدل که 117 عدد از آنها مربوط به مدل هیبریدی موجک-GMDH و 9 مدل شبکه عصبی GMDH بود، اجرا گردید. برای انتخاب بهترین مدل از معیارهای آماری نظیر ضریب تبیین (R2)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) و درصد متوسط خطا (MARE) استفاده شد. یافتهها: نتایج نشان داد که مدل هیبریدی موجک-GMDH (با RMSE 31/0 میلیمتر بر روز) در مقایسه با مدل شبکه عصبی GMDH (با RMSE 22/1 میلیمتر بر روز) دارای توانایی و دقت بالاتری در پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه است. همچنین نتایج نشان داد که استفاده از تأخیرهای زمانی بیشتر از چهار روز تأثیر چندانی بر دقت مدلها ندارد و در برخی موارد میتواند موجب کاهش دقت نیز گردد. نتایج تحقیق حاضر با تحقیقات مشابه که از تبدیل موجک برای پیش پردازش داده ها استفاده نموده اند، مطابقت دارد (1، 4، 5 و 12). بررسی انواع موجکهای مادر نیز نشان داد که استفاده از موجک میر به علت پیچیدگی بیشتر باعث افزایش دقت مدلها میگردد. یافته فوق با نتایج رجایی و ابراهیمی(2014)، شعیب و همکاران(2015) و طوفانی و همکاران (2012) مطابقت دارد(13، 15 و 17). نتیجهگیری: نتایج این تحقیق نشان داد که مدل موجک- GMDH (درصد متوسط خطای مطلق 53/5) در پیشبینی تبخبر-تعرق مرجع برای یک روز بعد برتری چشمگیری بر مدل GMDH ( درصد متوسط خطای 11/22) دارد. از نتایج تحقیق حاضر میتوان در برنامهریزی آبیاری منطقه موردمطالعه استفاده نمود. در پایان پیشنهاد میگردد، مدلهای پیشنهادی در اقلیمهای مختلف ایران نیز مورد بررسی و ارزیابی قرار بگیرند. | ||
کلیدواژهها | ||
تبخیر-تعرق مرجع؛ پیشبینی سری زمانی؛ تبدیل موجک؛ شبکه عصبی GMDH؛ ایستگاه سینوپتیک اهواز | ||
مراجع | ||
1.Abdollahi Asadabadi, S., Dinpashoh, Y., and Mirabbasi, R. 2014. Forecasting of mean daily runoff discharge of Behesht-Abad river using wavelet analysis. J. Water Soil. 28: 3. 534-545. (In Persian)
2.Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., and Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Rome. 300: 9. D05109.
3.Amarasinghe, U.A., and Smakhtin, V. 2014. Global water demand projections: past, present and future. International Water Management Institute. 156: 32. 12-15.
4.Bachour, R., Maslova, I., Ticlavilca, A., Walker, W., and McKee, M. 2015. Wavelet-multivariate relevance vector machine hybrid model for forecasting daily evapotranspiration. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 29: 2. 1-15.
5.Hassanzadeh, Y., Abdi Kordani, A., and Fakheri Fard, A. 2012. Drought forecating using genetic alghorithm and conjoiend Neural network-wavelet. J. Water Wastewater. 23: 3. 48-59. (In Persian)
6.Kisi, O. 2008. The potential of different ANN techniques in evapotranspiration modeling. Hydrological Processes. 22: 14. 2449-2460.
7.Landeras, G., Ortiz-Barredo, A., and López, J.J. 2009. Forecasting weekly evapotranspiration with ARIMA and artificial neural network models. J. Irrig. Drain. Engin. 135: 3. 323-334.
8.Najafzadeh, M., and Barani, G.A. 2011. Comparison of group method of data handling based genetic programming and back propagation systems to predict scour depth around bridge piers. Scientia Iranica. 18: 6. 1207-1213.
9.Najafzadeh, M., Barani, G.A., and Azamathulla, A. 2014. Prediction of pipeline scour depth in clear- water and live-bed conditions using group method of data handling. Neural Computing and Applications. 24: 3-4. 629-635.
10.Najafzadeh, M., Barani, G.A., and Hessami-Kermani, M. 2013. Abutment scour in live-bed and clear-water using GMDH Network. Water Science and Technology. 67: 5. 1121-1128.
11.Najafzadeh, M., Barani, G.A., and Azamathulla. H.M. 2013. GMDH to Predict Scour Depth around Vertical Piers in Cohesive Soils. Applied Ocean Research. 40: 2. 35-41.
12.Nourani, V., Hosseini Baghanam, A., Adamowski, J., and Kisi, O. 2014. Applications of hybrid wavelet–Artificial Intelligence models in hydrology: A review. J. Hydrol. 51: 4. 358-377.
13.Rajaee, T., and Ebrahimi, H. 2014. Monthly simulation of groundwater fluctuations using wavelet and dynamic neural network. J. Water Irrig. Manage. 4: 1. 73-87. (In Persian)
14.Sharzei, Gh.A., Ahrari, M., and Fakhraei, H. 2009. Forecasting of Urban Demand for Water in Tehran Using Structural, Time Series and GMDH Neural Networks Models: A Comparative Study. J. Econ. Res. 43: 3. 1-25. (In Persian) 15.Shoaib, M., Shamseldin, A.Y., Melville, B.W., and Khan, M.M. 2015. Runoff forecasting using hybrid Wavelet Gene Expression Programming (WGEP) approach. J. Hydrol. 527: 326-344. 16.Tabari, H., Marofi, S., and Sabziparvar, A.A. 2010. Estimation of daily pan evaporation using artificial neural network and multivariate non-linear regression. Irrigation Sci. 28: 5. 399-406.
17.Toufani, P., Mosaedi, A., and Fakheri Fard, A. 2012. Prediction of Precipitation Applying Wavelet Network Model (Case study: Zarringol station, Golestan province, Iran). J. Water Soil. 25: 5. 1217-1226. (In Persian)
18.Trajkovic, S., Todorovic, B., and Stankovic, M. 2003. Forecasting of reference evapotranspiration by artificial neural networks. J. Irrig. Drain. Engin. 129: 6. 454-457. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,237 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 845 |