مدلسازی چندگامه پدیده های هیدروکلیماتولوژیکی با استفاده از مدل فصلانه موجک- شبکه عصبی
Publish place: Journal of Civil and Environmental Engineering, University of Tabriz، Vol: 52، Issue: 107
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 183
This Paper With 15 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_CEEJ-52-107_012
تاریخ نمایه سازی: 28 شهریور 1401
Abstract:
با توجه به این که سری های زمانی هیدروکلیماتولوژیکی دارای سه جزء اصلی خودهمبسته، فصلانه و تصادفی می باشند و رفتار مدلهایی که تاکنون ارائه شده اند، نسبت به این اجزاء متفاوت بوده است، در این مقاله از داده های ماهانه بارش و رواناب حوضه Murrumbidgee استرالیا و داده های کمینه دمای ماهانه شهر تبریز برای ایجاد و ارزیابی مدل ترکیبی موجک- شبکه عصبی استفاده شده است. با توجه به این که توانایی مدل غیرخطی و خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی (ANN) (Artificial Neural Network) در مدلسازی یک گام بعد فرآیندهای هیدروکلیماتولوژیکی (Hydro-Climatological) اثبات شده است، در این مقاله توانایی مدل ANN با انتشار برگشتی خطا و همچنین ترکیب مدل ANN و تبدیل موجک (WANN) در مدلسازی فصلانه فرآیندهای هیدروکلیماتولوژیکی برای پیش بینی چندگام بعد با به کارگیری کمترین ورودی بررسی شده است. به همین منظور ابتدا از مدل ANN و سپس از مدل WANN برای پیش بینی یک تا دوازده گام بعد استفاده شده است. در انتها کارایی همه مدلها با استفاده از معیارهای ارزیابی بررسی شده و مدلها با یکدیگر مقایسه شده اند. نتایج مدلسازی بیانگر این است که استفاده از تبدیل موجک به عنوان پیش پردازش داده ها موجب شده با کمترین ورودی، دقت نتایج مدلسازی در همه گام های پیش بینی به صورت مطلوبی افزایش یابد. برای سری زمانی رواناب موردمطالعه به دلیل ویژگی خودهمبسته ضعیف و حالت فصلانه چندتناوبه قابل توجه، مدل ANN نتایج ضعیفی را ارائه داد ولی استفاده از تبدیل موجک به عنوان پیش پردازش داده ها باعث بهبود نتایج در همه گام های پیش بینی نسبت به مدل ANN شد (تا ۷۴۹%) و همچنین با افزایش مقیاس زمانی تجزیه به دلیل افزایش زیر سری ها و کنترل بهتر حالت فصلانه نتایج مناسب تری برای همه گام های پیش بینی حاصل شد. برای سری زمانی دما به دلیل ویژگی خودهمبسته قوی و حالت فصلانه تک تناوبه قابل توجه، مدل ANN نتایج نسبتا مناسبی را ارائه داد ولی استفاده از تبدیل موجک به عنوان پیش پردازش داده ها باعث بهبود نتایج در همه گام های پیش بینی نسبت به مدل ANN شد (تا ۱۸%) ولی عملا تغییر مقیاس تجزیه، تفاوت چندانی را ایجاد نکرد.
Keywords:
Authors
حسام نجفی
دانشکده مهندسی عمران - دانشگاه تبریز
وحید نورانی
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز
الناز شرقی
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز
علیرضا بابائیان امینی
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه بناب
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 :