بهینه سازی شبکه ANFIS با استفاده از تبدیل موجک برای شبیه سازی بارش دراز مدت شهر رشت
Publish place: Journal of Watershed Management Research، Vol: 12، Issue: 24
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 110
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWMR-12-24_017
تاریخ نمایه سازی: 15 اسفند 1400
Abstract:
چکیده مبسوط
مقدمه و هدف: تخمین و پیش بینی الگوی بارش در نواحی مختلف جهان به ویژه در نواحی خشک و نیمه خشک کره زمین مانند کشور ایران از اهمیت بسزایی برخوردار است. علاوه بر آن روش های عددی مختلف مانند روشهای هوش مصنوعی به دلیل دقت و سرعت بالا توانایی شبیه سازی پدیده بارش و موضوعات مشابه را دارد. استفاده از این روش ها نقش بسزایی در صرفه جویی در زمان و هزینه ها در مطالعات میدانی و آزمایشگاهی دارد. بنابراین، روز به روز به کاربرد و محبوبیت تکنیک های متنوع هوش مصنوعی برای تخمین و شبیه سازی مسائل متفاوت مانند بارندگی افزوده می شود. هدف از این مطالعه تخمین بارش دراز مدت شهر رشت توسط یک مدل ترکیبی ANFIS و تبدیل موجک می باشد.
مواد و روش ها: در این مطالعه، بارش شهر رشت در یک بازه زمانی دراز مدت ۶۲ ساله از سال ۱۹۵۶ تا ۲۰۱۷ توسط یک مدل ترکیبی بهینه یافته هوش مصنوعی شبیه سازی شد. به عبارت دیگر، برای بهبود عملکرد مدل ANFIS از تبدیل موجک بهره گرفته شد و مدل ترکیبی WANFIS تعریف گردید. در ابتدا، با استفاده از تابع خود همبستگی تاخیرهای موثر داده های سری های زمانی شناسایی شدند. سپس با استفاده از این تاخیرها، برای هر یک از مدلهای ANFIS و WANFIS هشت مدل توسعه داده شد. لازم به ذکر است که برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی از دادههای ۴۲ سال و برای آزمون آنها از داده های ۲۰ سال استفاده گردید. در ادامه، بهینه ترین تعداد توابع عضویت مدل ANFIS برابر با دو انتخاب شد.
یافته ها: نتایج مدلهای ANFIS ۱ تا ANFIS ۸ مورد بررسی قرار گرفتند. سپس اعضای مختلف خانواده موجک برای بهینه سازی مدل ANFIS مورد ارزیابی قرار گرفتند. به بیان دیگر، demy به عنوان بهترین عضو خانواده موجک برای بهبود عملکرد مدل ANFIS معرفی گردید. مقایسه مدل های ANFIS و WANFIS نشان داد که تبدیل موجک عملکرد مدل ANFIS را به شکل قابل ملاحظهای افزایش داد. سپس نتایج مدلهای ترکیبی WANFIS تجزیه و تحلیل شدند که مدل WANFIS ۸ به عنوان مدل برتر معرفی شد. این مدل مقادیر بارندگی را با دقت قابل قبولی تخمین زد. به عنوان مثال، مقادیر R، MARE و RMSE برای مدل برتر به ترتیب مساوی با ۰/۹۶۱، ۰/۸۵۵ و ۲۴/۵۱۰ میلی متر محاسبه شدند.
نتیجه گیری: نتایج نشان داد که تاخیرهای شماره (t-۱)، (t-۲)، (t-۳) و (t-۱۲) موثرترین تاخیرها برای تخمین بارش درازمدت شهر رشت توسط مدل ترکیبی WANFIS بودند.
Keywords:
ANFIS , Long-term rainfall , Optimization , Rasht city , Simulation , Wavelet transform , بارش دراز مدت , بهینه سازی , تبدیل موجک , شبیه سازی , شهر رشت , ANFIS
Authors
ابراهیم شهبازبیگی
Department of Water Engineering, College of Agriculture, Islamic Azad University, Kermanshah Branch, Kermanshah
بهروز یعقوبی
Department of Water Engineering, College of Agriculture, Islamic Azad University, Kermanshah Branch, Kermanshah
سعید شعبانلو
Department of Water Engineering, College of Agriculture, Islamic Azad University, Kermanshah Branch, Kermanshah
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 :