پیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
محل انتشار: فصلنامه علوم و مهندسی آبیاری، دوره: 41، شماره: 2
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 348
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JISE-41-2_012
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1398
چکیده مقاله:
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه ای شعاعی ((RBF، سری زمانی ARIMA و همچنین شبکههای عصبی مصنوعی- موجک پرسپترون چند لایه (WA-MLP) و تابع پایه ای شعاعی (WA-RBF) برای پیشبینی استفاده شده است. در این خصوص، از داده های بارندگی ایستگاه بیدستان با دوره آماری 44 ساله در حوضه آبریز شور استفاده شد. وضعیت رطوبتی با استفاده از شاخص بارندگی استاندارد شده (SPI) در دوره سه ماهه محاسبه گردید. برای تخمین مقدار SPI در هر بازه زمانی، از مقادیر مربوطه در زمان های ماقبل، استفاده شد. نتایج نشان داد مدل WA-MLP با دقت بالاتری (87/0=R2) مقادیر SPI و وضعیت خشکسالی کوتاه مدت را پیش بینی می کند.
نویسندگان
محبوبه یونسی
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
نادیا شهرکی
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
صفر معروفی
استاد گروه مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
حامد نوذری
استادیار گروه مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.