پیش بینی پارامترهای کیفی (NO۳ ,DO) رودخانه کرج با استفاده از مدل های ANN، MLR و تلفیق شبکه عصبی-موجکی بر پایه نویززدایی
Publish place: Iranian Journal Of Health and Environment، Vol: 7، Issue: 4
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 187
This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJHE-7-4_008
تاریخ نمایه سازی: 9 آذر 1400
Abstract:
زمینه و هدف: پیش بینی و کنترل کیفیت آب رودخانه کرج، به عنوان یکی از مهم ترین منابع تامین کننده آب مورد نیاز شهر تهران، از اهمیت بسزایی برخوردار است. در این تحقیق، عملکرد مدل های شبکه عصبی (ANN)، مدل ترکیبی شبکه عصبی – موجک (WANN) و رگرسیون خطی چند متغیره (MLR)، برای پیش بینی یک ماه آینده یون نیترات و اکسیژن محلول ایستگاه پل خواب واقع در رودخانه کرج، مورد ارزیابی قرار گرفت. روش بررسی: از یک دوره آماری ۱۱ ساله جهت ورودی مدل ها استفاده شد. در مدل ترکیبی WANN سری های زمانی واقعی دبی و پارامتر کیفی مورد نظر (نیترات و اکسیژن محلول) توسط آنالیز موجک تجزیه شدند؛ سپس مجموع سری های زمانی موثر آنها به عنوان ورودی ANN به کار گرفته شد. در ادامه، توانایی هر سه مدل، برای پیش بینی نقاط پیک سری زمانی که دارای اهمیت بسزایی هستند، بررسی شد. کارایی مدل ها با ضریب تببین یا نش(E) و ریشه میانگین خطای مربع (RMSE) ارزیابی شدند. یافته ها: نتایج، حاکی از دقت و توانایی بالای مدل هیبرید شبکه عصبی- موجکی با رویکرد حذف نویزهای سری زمانی نسبت به دو مدل دیگر بوده است؛ بطوریکه مدل ترکیبی شبکه عصبی– موجکی قادر بود میزان RMSE را برای یون نیترات در مقایسه با مدل شبکه عصبی و رگرسیون خطی چند متغیره به ترتیب به مقدار% ۳۵/۶۰ و %۷۵/۹۳ و برای یون اکسیژن محلول، به اندازه %۴۰/۵۷ و %۶۰/۱۳ بهبود بخشد. نتیجه گیری: به لحاظ قابلیت بالای شبکه عصبی موجکی و حذف نویزهای سری های زمانی در پیش بینی پارامترهای کیفی آب رودخانه، این مدل می تواند، راهکاری مناسب و سریع در مدیریت برتر کیفیت منابع آب و اطمینان از نتایج پایش کیفی و کاهش هزینه های آن مطرح شود.
Keywords:
Karaj river , Neural Network , Wavelet analysis , Nitrate and Dissolved Oxygen ions , Denoising , رودخانه کرج , شبکه عصبی , تبدیل موجک , یون نیترات و اکسیژن محلول , نویززدایی
Authors
طاهر رجایی
Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
رقیه رحیمی بنماران
Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
حمیده جعفری
Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :