مدل سازی تصادفی بار رسوب با استفاده از جنگل تصادفی و رگرسیون چندک
Publish place: Journal of water and Soil Conservation، Vol: 24، Issue: 4
Publish Year: 1396
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 359
This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
JR_JWSC-24-4_006
Index date: 2 November 2019
مدل سازی تصادفی بار رسوب با استفاده از جنگل تصادفی و رگرسیون چندک abstract
سابقه و هدف: ارزیابی بار معلق رسوبی رودخانه ها بسیار مهم است. کیفیت آب رودخانه ها و محیط زیست تحت تاثیر بار رسوب می باشد. همچنین طراحی سازه های هیدرولیکی و سایر تاسیسات آبرسانی، مدیریت حوزه آبخیز و اجرای برنامه های حفاظت خاک و مشکلات عمده ی دیگر ناشی از آورد رسوب رودخانه ها به تخمین صحیح بار رسوب وابسته است. از آنجایی که برآورد مستقیم بار رسوبی بسیار دشوار و وقت گیر است، لذا این امر سبب شد محققان به برآورد غیرمستقیم بار رسوبی که به روش های گوناگون امکان پذیر است روی آورند. یکی از راه های آسان برآورد غیرمستقیم بار رسوبی، منحنی سنجه رسوب است. این روش تنها می تواند معرف یک مقدار رسوب در یک دبی معین باشد و به علت عوامل مختلفی در طبیعت ممکن است چندین مقدار بار رسوبی برای یک دبی مشخص وجود داشته باشد. بر این اساس در پژوهش حاضر از روش های رگرسیون چندک و جنگل تصادفی که بتوانند مقدار بار رسوب را برای یک مقدار دبی معین در احتمالات مختلف تخمین بزنند استفاده شد. با به کار گیری این دو روش می توان احتمال وقوع بار رسوب در رویدادهای استثایی و سیلاب های عظیم را تحلیل کرد. مواد و روش ها: در این پژوهش از مدل های منحنی سنجه رسوب، رگرسیون چندک و جنگل تصادفی به منظور برآورد بار رسوب چهار ایستگاه جنگلده، نوده، ارازکوسه و قزاقلی واقع در رودخانه ی گرگانرود در استان گلستان استفاده گردید. به این منظور داده های دبی- رسوب متناظر چهار ایستگاه مورد مطالعه به دو بخش 75% برای آموزش و 25% برای آزمون تفکیک شدند. در روش منحنی سنجه، مقدار رسوب با استفاده از معادله ی توانی برازش داده شده بین دبی و رسوب متناظر، حاصل گردید. الگوریتم های رگرسیون چندک و جنگل تصادفی با استفاده از نرم افزار آماری R اجرا گردیدند. مقدار بهینه پارامترهای متغیر این دو روش با استفاده از آزمون و خطا تعیین شد. با اجرای مدل، مقدار رسوب مربوط به یک دبی در سطوح احتمال مختلف (1% تا 99%) محاسبه شد. یافته ها: با به کارگیری این دو روش، بار رسوبی در چندک های 5/2، 50 و 5/97% تعیین و دامنه عدم قطعیت در هر ایستگاه مشخص شد. روش جنگل تصادفی در ایستگاه های جنگلده و نوده با مقدار RMSE به ترتیب برابر 96 و 210 تن بر روز و رگرسیون چندک در ایستگاه های ارازکوسه و قزاقلی با مقدار RMSE به ترتیب 6453 و 24886 تن بر روز به عنوان بهترین روش برآورد بار رسوبی انتخاب شدند. مقدار معیار ارزیابی RMSE رسوب برآورد شده توسط منحنی سنجه رسوب کلاسیک در ایستگاه های جنگلده، نوده، ارازکوسه و قزاقلی به ترتیب برابر 199، 288، 7505 و 25811 تن بر روز به دست آمد. نتیجه گیری: نتایج نشان داد منحنی سنجه رسوب کلاسیک علاوه بر اینکه قادر به برآورد بار رسوبی در دامنه ی عدم قطعیت های مختلف برای یک مقدار دبی معین نیست، بار رسوبی را نیز با مقدار خطای بیشتری برآورد می کند. با استفاده از روش های رگرسیون چندک و جنگل تصادفی برای یک دبی معین مقدار رسوب در احتمالات مختلف قابل پیش بینی است و این امر کمک زیادی به برنامه ریزی صحیح و جامع برای ساخت سازه های آبی می کند و از این طریق، خطرات تخریب این تاسیسات را که ناشی از سیلاب های عظیم می باشد کاهش می دهد.
مدل سازی تصادفی بار رسوب با استفاده از جنگل تصادفی و رگرسیون چندک Keywords:
مدل سازی تصادفی بار رسوب با استفاده از جنگل تصادفی و رگرسیون چندک authors
سید مرتضی سیدیان
هیات علمی
حامد روحانی
دانشگاه گنبد
ابولحسن فتح آبادی
استادیار- دانشگاه گنبد
مهسا جوادی علینژاد
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه گنبد کاووس
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 :