| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,735 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,274 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,311,451 |
ارزیابی دقت مدل ترکیبی موجک - عصبی فازی، عصبی فازی و موجک در پیشبینی سطح آب زیرزمینی (مطالعه موردی: دشت بیرجند) | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 5، شماره 2 - شماره پیاپی 9، اسفند 1403، صفحه 139-154 اصل مقاله (963.11 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.9046.1105 | ||
| نویسندگان | ||
| مهدی دستورانی* 1؛ امیر خیاط2؛ زهرا آخوندی3 | ||
| 1دانشیار گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| 2دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی، گروه علوم و مهندسی آب،دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| 3دانش آموخته کارشناسی ارشد سازه های آبی، دانشگاه زابل، بیرجند، ایران | ||
| چکیده | ||
| در سالهای اخیر باتوجهبه مشکل کمبود منابع آبی، مسئله استفاده و مدیریت بهینه این منابع اهمیت خاصی پیدا کرده است. بهمنظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه آنها، لازم است پیشبینی دقیقی از نوسانات سطح آب زیرزمینی صورت گیرد. امروزه مدل-های مختلفی در پیشبینی نوسانات سطح آب زیرزمینی ارائه شده که میتوانند به استفادة پایدار از آبهای زیرزمینی بهمنظور تأمین نیازهای شهری، کشاورزی و صنعتی کمک کنند. ازاینرو توجه خاصی به مدلهای هوشمند شده است که میتوان به مدلهای سری زمانی، آنالیز موجک، شبکههای عصبی مصنوعی، مدلهای ماشین بردار پشتیبان و غیره اشاره نمود. در این پژوهش از مدل تلفیقی موجک - عصبی فازی برای پیشبینی سطح آب زیرزمینی در دشت بیرجند بهره گرفته شد. در نهایت نتایج بهدستآمده با نتایج مدل موجک و شبکه عصبی فازی مقایسه گردید. دادههای مورد استفاده در این تحقیق شامل بارندگی، تبخیر، حداکثر درجهحرارت، متوسط درجهحرارت، حداقل رطوبت و تراز سطح آب زیرزمینی برای تعداد 16 پیزومتر به مدت 18 سال آماری است که بهصورت ماهیانه اندازه-گیری شدهاند. نتایج بهدستآمده نشان داد که مدل ترکیبی موجک - عصبی فازی با توجه میزان ضریب میانگین مربعات خطا 19/0 RMSE= و ضریب نش ساتکلیف 95/0 NS= نسبت به سایر مدلها از دقت بالاتری در پیشبینی سطح آب زیرزمینی برخوردار است. مدل موجک عصبی فازی به دلیل ترکیب و ادغام ویژگیهای مفید تبدیل موجک، شبکههای عصبی و سیستمهای فازی، نهتنها دقت پیشبینی را افزایش میدهد بلکه میتواند نگرش جامعتری به دادهها دهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آنالیز موجک؛ تراز آب زیرزمینی؛ دشت بیرجند؛ شبکه عصبی فازی؛ مدیریت منابع آب | ||
| مراجع | ||
|
Adamowski, J., & Chan, H. F. (2011). A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting. Journal of Hydrology, 407(1-4), 28-40. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.06.013 Adhikary, S. K., Rahman, M., & Gupta, A. D. (2012). A stochastic modeling technique for predicting groundwater table fluctuations with time series analysis. International Journal of Applied Science and Engineering Research, 1(2), 238-249. https://doi/10.6088/ijaser.0020101024. Chitsazan, M., Rahmani, G., & Neyamadpour, A. (2015). Forecasting groundwater level by artificial neural networks as an alternative approach to groundwater modeling. Journal of the Geological Society of India, 85, 98-106. https://doi.org/10.1007/s12594-015-0197-4. Ebrahimi, E., kardan moghadam, h., & Roozbahani, a. (2021). Simulation of Calcium concentration in groundwater resources (Case study: Birjand aquifer). Journal of Aquifer and Qanat, 2(1), 1-12. https://doi.org/10.22077/jaaq.2021.1860 Eftekhari, M., Haji Elyasi, A., & Eslaminezhad, S. A. (2024). Assessment of machine learning models in GIS for predicting groundwater in semi-arid regions of eastern Iran. Journal of Aquifer and Qanat, 4(2), 49-66. https://doi.org/10.22077/jaaq.2024.7282.1062 Emamgholizadeh, S., Moslemi, K., & Karami, G. (2014). Prediction of the Groundwater Level of Bastam Plain (Iran) by Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Water resources management, 28, 5433-5446. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0810-0 Eskandari, A., Faramarzyan yasuj, F., Solgi, A., & Zarei, H. (2019). Evaluation of Combined ANFIS with Wavelet Transform for Modeling and Forecasting Groundwater Level [Research]. Journal of Watershed Management Research, 9(18), 56-69. https://doi.org/10.29252/jwmr.9.18.56 Habibi, M. H., Nadiri, A. A., & Asghari Moghaddam, A. (2016). Spatio-temporal Groundwater Level Prediction Using Hybrid Genetic-Kriging Model (Case Study: Hadishahr Plain). Iran-Water Resources Research, 11(3), 85-99. https://www.iwrr.ir/article_14009_1eaba82f2055b7ee746423ed1be21e3c.pdf Hamed, Y., Elkiki, M., & Al Gahtani, O. S. (2015). Prediction of future groundwater level using artificial Neural Network, southern Riyadh, KSA (CASE STUDY). International Water Technology Journal, 5(2), 149-162. https://www.researchgate.net/publication/327834035 Jang, J.-S. R., Sun, C.-T., & Mizutani, E. (1997). Neuro-fuzzy and soft computing computational approach to learning and machine intelligence [Book Review]. IEEE Transactions on Automatic Control, 42(10), 1482-1484. http://doi.org/10.1109/TAC.1997.633847 Koorehpazan Dezfouli, A. (2015). Principles of Fuzzy Set Theory and Its Applications in Modeling Water Engineering Problems. Maier, H. R., & Dandy, G. C. 2000 Neural networks for the prediction and forecasting of water resources variables: a review of modeling issues and applications. Environmental Modelling & Software, 15(1), 101-124. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1364-8152(99)00007-9 Mohtasham, M., Dehghani, A. A., Akbarpour, A., & Meftah, M. (2017). Evaluation of Artificial Neural Networks and MODFLOW Numerical Model in Forecasting Groundwater Table (Case Study: Birjand Aquifer, Southern Khorasan). Iranian Journal of Irrigation & Drainage-1, 11(1), 10. https://idj.iaid.ir/article_79421_d72337fd05734ec488f46d80ff3287ad.pdf Mokarram, M., Mokarram, M. J., Zarei, A. R., & Safarianejadian, B. (2017). Using of adaptive Neuro-Fuzzy network (ANFIS) to predict underground water quality in the west of Fars province during the 2003 to 2013 period. Iranian Journal of Eco Hydrology, 4(2), 547-559. https://www.magiran.com/paper/1686874 Moosavi, V., Vafakhah, M., Shirmohammadi, B., & Behnia, N. (2013). A wavelet-ANFIS hybrid model for groundwater level forecasting for different prediction periods. Water resources management, 27, 1301-1321. https://doi.org/10.1007/s11269-012-0239-2 Nakken, M. (1999). Wavelet analysis of rainfall-runoff variability isolating climatic from anthropogenic patterns. Environmental Modelling & Software, 14(4), 283-295. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(98)00080-2 Nayak, P. C., Rao, Y. S., & Sudheer, K. (2006). Groundwater level forecasting in a shallow aquifer using an artificial neural network approach. Water resources management, 20, 77-90. https://doi.org/10.1007/s11269-006-4007-z Nazari, H., Dehghani, M., Pirkharrati, H., Asadzadeh, F., & Hajizadeh, F. (2022). Monitoring of groundwater quality parameters using adaptive neural-fuzzy inference system (ANFIS) method (Case study: Ardabil plain). Journal of New Findings in Applied Geology, 16(31), 1-12. https://www.magiran.com/paper/2454855 Partal, T., & Kişi, Ö. (2007). Wavelet and neuro-fuzzy conjunction model for precipitation forecasting. Journal of Hydrology, 342(1-2), 199-212. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.05.026 Polikar, R. (1996). The wavelet tutorial part III. IOWA State University, USA. Rajaee, T., Nourani, V., Zounemat-Kermani, M., & Kisi, O. (2011). River Suspended Sediment Load Prediction: Application of ANN and Wavelet Conjunction Model. Journal of Hydrologic Engineering, 16(8), 613-627. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000347 Rakhshandehroo, G., Akbari, H., Afshari Igder, M., & Ostadzadeh, E. (2018). Long-term groundwater-level forecasting in shallow and deep wells using wavelet neural networks trained by an improved harmony search algorithm. Journal of Hydrologic Engineering, 23(2), 04017058. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001591 Salamatian, S. A., Abrari, H., & Nazari, A. (2023). Predicting the Groundwater Level by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (Case Study: Qom plain). Irrigation and Water Engineering, 13(3), 285-304. https://doi.org/10.22125/iwe.2023.169890 Sethi, R. R., Kumar, A., Sharma, S., & Verma, H. (2010). Prediction of water table depth in a hard rock basin by using an artificial neural network. International Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 2(4), 95-102. https://www.researchgate.net/publication/266472104_Prediction_of_water_table_depth_in_a_hard_rock_basin_by_using_artificial_neural_network. Shakarami, M. (2021). Forecasting Groundwater table depth fluctuations using conjunction models of Wavelet – Neural - Fuzzy Network (WNF) (case study: Aleshtar Plain). Irrigation and Water Engineering, 12(1), 295-318. https://doi.org/10.22125/iwe.2021.138347 Tarahi, M., & Darafshan, A. (2018). Prediction of Groundwater Level Using Artificial Neural Network Model (ANN): Case Study of Jahrom Plain. https://civilica.com/doc/748670 Second National Conference on Civil Engineering and Sustainable Development, https://civilica.com/doc/748670 Umamaheswari, G., & Kalamani, D. (2014). Fuzzy logic model for the prediction of groundwater level in Amaravathi River Minor Basin. International Journal of Mathematics Trends and Technology-IJMTT, 11. https://doi.org/10.14445/22315373/IJMTT-V11P505 Vahedi, F., Nadiri, A., & AsghariMoghaddam, A. (2015). Evaluation of Artificial Neural Network and Fuzzy Logic Models Efficiency in Groundwater Level Prediction he 1st International Congress on Earth, Space and Clean Energy, https://civilica.com/doc/456421 Yang, C.-C., Prasher, S. O., Lacroix, R., Sreekanth, S., Patni, N. K., & Masse, L. (1997). Artificial neural network model for subsurface-drained farmlands. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 123(4), 285-292. https://doi.org/10.1061/(ASCE)07339437(1997)123:4(285) Zandi Dareh Gharibi, F., Khorsandi Kouhanestani, Z., Mozayan, M., & Arman, N. (2017). Technical Note: Evaluating the proficiency of GR2M and GR4J rainfall-runoff models in Darehtakht Basin runoff simulation. Watershed Engineering and Management, 9(3), 360-370. https://anian Journal of Irrigation & Drainag.org/10.22092/ijwmse.2017.112377 Zeraati Neyshabouri, S., pourreza bilondi, m., Kashei-Siuki, A., & Shahidi, A. (2022). Estimating The Groundwater Table Of Neyshabour Plain With Introducing Fuzzy Possibilistic Regression Model. Journal of Aquifer and Qanat, 3(1), 53-64. https://doi.org/10.22077/jaaq.2018.1727.1008.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 466 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 196 |
||