پیش بینی جریان سالانه رودخانه با استفاده از مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک و رگرسیون فازی
عنوان مقاله: پیش بینی جریان سالانه رودخانه با استفاده از مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک و رگرسیون فازی
شناسه ملی مقاله: JR_WASO-19-1_011
منتشر شده در در سال 1388
شناسه ملی مقاله: JR_WASO-19-1_011
منتشر شده در در سال 1388
مشخصات نویسندگان مقاله:
لاله پرویز - دانشگاه تهران
مجید خلقی - دانشگاه تهران
احمد فاخری فرد - دانشگاه تبریز
خلاصه مقاله:
لاله پرویز - دانشگاه تهران
مجید خلقی - دانشگاه تهران
احمد فاخری فرد - دانشگاه تبریز
رشد روزافزون جمعیت و محدودیت منابع آب سطحی در کشور، لزوم پیش بینی دقیق تر مقدار آورد رودخانه را به دلیل اهمیت در برنامه ریزی و مدیریت منابع آب از جمله بهره برداری از مخازن و طراحی سازه های کنترل سیلاب با استفاده از ابزارها و روش های نوین مدلسازی می طلبد. در این راستا، مدل های سری زمانی از دیرباز مورد توجه هیدرولوژیست ها بوده اند. هدف این تحقیق، ارزیابی کارآیی دو رهیافت کلی مدل سری زمانی و رگرسیون فازی در پیش بینی جریان سالانه رودخانه می باشد. در مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک از رهیافت سری زمانی، کارآیی روش های درستنمایی شرطی و درستنمایی غیر شرطی در تخمین پارامترهای مدل مورد بررسی قرار گرفت. در مدل رگرسیون فازی، به منظور در نظرگرفتن عدم قطعیت حاکم بر سیستمهای طبیعی، از تابع عضویت مثلثی متقارن و نامتقارن استفاده شد. به منظور مقایسه کارآیی دو مدل مذکور در پیش بینی جریان سالانه، آمار آبدهی برخی از ایستگاه های حوضه آبریز دریاچه ارومیه بکار گرفته شد. نتایج نشان دادند که در بین روش های تخمین پارامترها، روش درستنمایی غیر شرطی به عنوان روش کارآمد در تخمین پارامترهای مدل ARIMA می باشد. مقایسه جریان های سالانه پیش بینی شده توسط مدل های ARIMA و رگرسیون فازی براساس معیارهایی مانند RMSE، دلالت بر عملکرد بهتر رهیافت رگرسیون فازی نسبت به مدل سری زمانی داشت. عملکرد بهتر تابع عضویت مثلثی متقارن نسبت به نوع نامتقارن آن از حیث درنظر گرفتن عدم قطعیت حاکم بر مسئله مدلسازی از دیگر نتایج این تحقیق می باشد.
کلمات کلیدی: تخمین پارامتر, حوضه آبریز دریاچه ارومیه, رگرسیون فازی, ماکزیمم درست نمایی, مدل ARIMA
صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/1617222/