برآورد بارش با استفاده از روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان- الگوریتم تبرید (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک گرگان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته دکتری مهندسی منابع آب ، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

2 دانش آموخته دکتری مهندسی منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

3 دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

چکیده

بارندگی یکی از اجزای اساسی چرخه آب می‌باشد و به عنوان یکی از مهمترین مولفه‌های ورودی چرخه هیدورلوژیکی به شمار می‌رود. در تحقیق حاضر دقت الگوریتم هیبریدی شبیه‌سازی تبرید بر پایه ماشین‌بردار پشتیبان (SVM-SA) در شبیه‌سازی تغییرات بارندگی مورد ارزیابی قرار گرفت. به منظور واسنجی و صحت‌سنجی نتایج از آمار و اطلاعات بارندگی ایستگاه سینوپتیک گرگان طی دوره 40 ساله 1971 تا 2010 استفاده شد. در روند تحقیق ابتدا پارامتر‌های هواشناسی مؤثر بر مقدار بارندگی تعیین شد. سپس به منظور انتخاب پارامتر‌های ورودی به الگوریتم مورد نظر، با استفاده از نرم‌افزار SPSS مقدار ضریب همبستگی پیرسون بین پارامتر‌های هواشناسی در سطح معنی‌داری 99 اعمال گردید. نتایج ضریب همبستگی پیرسون نشان داد که از هشت پارامتر مورد نظر، پارامتر‌های ابرناکی، میانگین دمای حداکثر، فشار بخار آب، رطوبت نسبی حداکثر و نقطه شبنم بیشترین همبستگی معنی‌دار در سطح 99 درصد را با بارندگی دارند. بنابراین به‌عنوان پارامتر‌های ورودی برای پیش‌بینی پارامتر بارندگی در الگوریتم SVM-SA در نظر گرفته شد. بر اساس نتایج، با استفاده از 5 پارامتر هواشناسی مذکور، مقدار شاخص‌های RMSE، SE و R2 در بخش آموزش به ترتیب برابر با 6.02 میلی‌متر، 0.01 و 0.999 و در بخش آزمون مقدار این شاخص‌ها به‌ترتیب 18.72 میلی‌متر، 0.03 و 0.925 محاسبه گردید. نتایج نشان داد که روش ترکیبی SVM-SA می‌تواند در شبیه‌سازی تغییرات بارندگی در منطقه مورد مطالعه از دقت بالایی برخوردار باشد و این مدل را به عنوان الگوریتم هیبریدی جدید در حوزه علوم مهندسی می‌توان معرفی کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


بهرامی، مهدی.، امیری، محمد­جواد.، رضایی­مهارلویی، فاطمه.، و غفاری، کرامت اله. (1396). تعیین اثر پیش پردازش داده بر عملکرد شبکه عصبی مصنوعی به منظور پیش­بینی بارندگی ماهانه در شهرستان آباده. نشریه اکوهیدرولوژی، 4(1). 29-37https://dx.doi.org/ 10.22059/IJE.2017.60880.
حلبیان، امیر.، حسین.، و دارند، محمد. (1391). پیش­بینی بارندگی اصفهان با استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 12(26). https://www.sid.ir/paper/102413/fa
شرفی، میلاد.، صمدیان­فرد، سعید.، و هاشمی، سجاد. (1399). پیش­بینی بارندگی ماهانه با استفاده از مدل­های برنامه­ریزی ژنتیک و ماشین­بردار پشتیبان. نشریه سامانه­های نوین سطوح آبگیر باران، 8 (4)، 71-63. https://www.sid.ir/paper/958629/fa
ضابط­پیشخانی، نسرین.، سیدیان، سید­مرتضی.، حشمت­پور، علی.، و روحانی، حامد. (1395). مقایسه الگو­سازی بارندگی ماهانه با مدل­‌های SVM و ANFIS (مطالعه موردی: شهرگنبدکاووس). نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 30(1)، 246-236. https://civilica.com/doc/666817
عیسی­زاده، محمد.، احمد­زاده، حجت.، و قربانی، محمد­علی. (1396). ارزیابی تأثیر نرمال­سازی توزیع احتمالاتی رواناب ماهانه بر عملکرد مدل­های SVM و ANN در شبیه­سازی جریان ماهانه رودخانه­ها (مطالعه موردی: حوزه زرینه­رود). پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 8(16)، 33-22. https://jsw.um.ac.ir/article_38332.html
محمدی، بابک.، و موذن­زاده، روزبه. (1398). پیش‌­بینی جریان جریان با استفاده از مدل‌­های ترکیبی هوشمند در مقیاس ماهانه (مطالعه موردی: رودخانه زرین­رود). فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست، 21(9)، 71-81. 10.22034/JEST.2020.24315.3331. https://dx.doi.org/
ناظری­تهرودی، محمد.، خلیلی، کیوان.، عباس­زاده­افشار، مرضیه.، و ناظری­تهرودی، زهرا. (1393). مقایسه تبدیل­های نرمال­ساز جهت نرمال کردن داده­های بارندگی ماهانه مناطق مختلف ایران. نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 28(2)، 372-365.  https://www.sid.ir/paper/141631/fa
نوذری، حامد.، و توکلی، فاطمه. (1398). ارزیابی کارایی مدل­های مختلف خطی و غیر­خطی در پیش­بینی بارندگی ماهانه در تغییرات اقلیم استان همدان. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 10(20)، 12-1. https://doi.org/10.29252/jwmr.10.20.19
Aksoy, S., & Haralick, M. (2001). Feature Normalization and Likelihood-based Similarity Measures for Image Retrieval. Journal Pattern Recognition Letters, 22(5), 563-582. https://doi.org/10.1016/S0167-8655(00)00112-4.
Asefa, T., Kemblowski, M., McKee, M., & Khalil, A. (2006). Multi-time scale stream flow predictions: The support vector machines approach. Journal of Hydrology, 318, 7-16.                                               https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.06.001
Bahrami, M., Amiri, M., J., Rezaei­Maharloui, F., & Ghafari, K.A. (2017). Determining the effect of data preprocessing on the performance of artificial neural network in order to predict monthly rainfall in Abadeh city. Journal of Ecohydrology, 4(1), 29-37. https://dx.doi.org/ 10.22059/IJE.2017.60880 [in Persian]
Chen, S., T., Yu, P., Sh., & Tang., H.,Y. (2010). Statistical downscaling of daily Precipitation using support vector machines and multivariate analysis. Journal of Hydrology, 385, 13-23.                            https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.01.021
Chen, sh. (2016). Application Hydrologic Data Mining Using Artificial Neural Network. Entropy. 12, 83 –98. https://www.earticle.net/Article/A241921
Chia, M., Y., Huang, Y., F., & Koo, C., H. (2020). Support vector machine enhanced empirical reference evapotranspiration estimation with limited meteorological parameters. Journal Computers and Electronics in Agriculture, 175, 105577. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105577
Dibike, Y., B., Velickov, S., Solomatine, D., & Abbott, M., B. (2001). Model induction with support vector machines: introduction and applications. Journal of Computing in Civil Engineering, 15, 208-216. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2001)15:3(208)
Durand, M., D., & White, S., R. (2000). Trading accuracy for speed in parallel simulated annealing with simultaneous moves. Elsevier Parallel Computing, 26, 135–150. https://doi.org/10.1016/S0167-8191(99)00099-X
Eysazadeh, M., Ahmadzadeh, H., & Ghorbani, M., A. (2017). Evaluation of the effect of normalizing the distribution of monthly runoff probabilities on the performance of SVM and ANN models in simulating the monthly flow of rivers (Case study: Zarineh Rood basin). Watershed Management Journal, 8(16), 22-33. https://jsw.um.ac.ir/article_38332.html [in Persian]
Fabian, V. (1997) Simulated Annealing Simulated. Computers & Mathematics with Applications, 33, 81-94. https://doi.org/10.1016/S0898-1221(96)00221-0
Fletcher, R. (1987). Practical Methods of Optimization. 2nd Edition, John Wiley and Sons, Chichester. https://www.scirp.org/(S(351jmbntvnsjt1aadkozje))
Gonzalez, R., C., & Perez, V., S. (2001). Two procedures for stochastic simulation of vuggy formations. (2001) SPE 69663, Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Buenos Aires, Argentina, pp. 25–28 March. https://doi.org/10.2118/69663-MS
Guo, H., C., Liu, L., Huang, G., H., Fuller, G., A., Zou, R., & Yin, Y., Y. (2001). A system dynamics approach for regional environmental planning and management: A study for the Lake Erhai Basin. Journal of Environmental Management, 61, 93–111. https://doi.org/10.1006/jema.2000.0400
Halabian, A., H., & Darend, M. (2012). Rainfall forecasting in Isfahan using artificial neural networks. Applied Research Journal of Geographical Sciences, 12(26). https://www.sid.ir/paper/102413/fa [in Persian]
Hamidi, O., J., Poorolajal, M., Sadeghifar, H., Abbasi, Z., Maryanaji, H., Faridi, R., & Tapak, L. (2014) . A comparative study of support vector machines and artificial neural networks for predicting precipitation in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 119, 723-731.                                               https://link.springer.com/article/10.1007/s00704-014-1141-z
Harris, R., & Jarvis, C. (2011). Statistics for Geography and Environmental Science. ed: 1st Edition, London ,Routledge, 280. https://doi.org/10.4324/9781315847610
Jia, Zh, y., Ma, J, w., Wang, F, J., & Liu, W. (2011). Hybrid of simulated annealing and SVM for hydraulic valve characteristics prediction. Journal Expert Systems with Applications, 38, 8030–8036. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.12.132
Kirkpatrick, S., Gelatt, C., D., & Vecchi, M., P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220, 671–680. https://doi.org/ 10.1126/science.220.4598.671
Lin, S., W., Lee, Z., J., Chen, S., C., & Tseng, T., Y. (2008). Parameter determination of support vector machine and feature selection using simulated annealing approach. Applied Soft Computing, 8(4), 1505-1512. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.10.012
Mahareek, E., A., Desuky, A., S., & Abdullah­El-Zhni, H. (2021). Simulated annealing for SVM parameters optimization in student performance prediction. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10(3), 1211-1219. https://doi.org/10.11591/eei.v10i3.2855
Mehrabani­ Bashar, A., Nozari, H., Marofi, S., Mohamadi, M., & Ahadiiman, A. (2022). Investigation of factors affecting rural drinking water consumption using intelligent hybrid models. Journal Water Science and Engineering. https://www.sciencedirect.com/journal/water-science-and-engineering
Mohammadi, B., & Heydarpour, B. (2019). Investigating the influence of climate parameters on the estimation of soil temperature by hybrid refrigeration simulation algorithm. Nivar scientific and promotional magazine, 105-104. https://doi.org/10.30467/nivar.2019.83519 [in Persian]
Mohammadi, B., & Mouzenzadeh, R. (2019). Stream flow forecasting using intelligent hybrid models on a monthly scale (case study: Zarin Rood River). Environmental Science and Technology Quarterly, article, 21 (9), 71-81. https://dx.doi.org/10.22034/JEST.2020.24315.3331 [in Persian]
Nazeri Tahrudi, M., Khalili, K., Abbaszade­Afshar, M., & Nazeri­Tahrudi, Z. (2014). Compared to the normal mechanism becomes the normal monthly rainfall data from different regions of Iran. Journal of Water and soil, 28 (2), 365- 372. https://www.sid.ir/paper/141631/fa [in Persian]
Nouri, R., Karbassi, A., R., Moghaddamnia, A., Han, D., Zokaei-Ashtiani, M., H.,  Farokhnia, A., & GhafariGousheh, M. (2011). Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology, 401, 177-189. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.02.021
Nozari., H., & Tavakoli., F. (2019). Evaluation of the Efficiency of Linear and Nonlinear Models in Predicting Monthly Rainfall (Case Study: Hamedan Province). jwmr, 10(20), 1-12.                                https://doi.org/10.29252/jwmr.10.20.19 [in Persian]
Pai, P., F., & Hong,W., CH. (2006).Software reliability forecasting by support vector machines with simulated annealing algorithms. Journal of Systems and Software, 79, 747–755. https://doi.org/10.1016/j.jss.2005.02.025
Palmer, T. (2020). A vision for numerical weather prediction in 2030.arXiv preprint arXiv:2007.04830.
Polat, K., & Gunes., S. (2007). Classification of epileptic form EEG using a hybrid system based on decision tree classifier and fast Fourier transform. Applied Mathematics and Computation, 187(2), 1017-1026. https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.09.022
Salimi­sartakhti, J., Zangooei, M., H., & Mozafari, K. (2012) Hepatitis disease diagnosis using a novel hybrid method based on support vector machine and simulated annealing (SVM-SA). Computer methods and programs in biomedicine, 108, 570–579. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.08.003
Sharfi, M., Samadian­Fard, S., & Hashemi, S. (2020). Forecasting monthly rainfall using genetic programming models and support vector machine. Rain catchment surface systems, 8(4), 71-63. https://www.sid.ir/paper/958629/fa [in Persian]
Tran, N., H., Chen, Z., & Rahman, S., S. (2003). Characterizing and Modeling of Naturally Fractured Reservoirs with the use of Object-Based Global Optimization. Petroleum Society’s Canadian International Petroleum Conference, Calgary, Alberta, Canada, 10 – 12. https://doi.org/10.2118/2003-179
Tripathi, Sh., Srinivas, V., & Nanjundiah, R., S. (2006). Downscaling of precipitation for climate change scenarios: A support vector machine approach. Journal of Hydrology, 330, 62- 640. 21- Vapnik V.N. 1998. Statistical learning theory. 1st Ed., Wiley, New York. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.04.030
Wang, S., Feng, J., Liu, G, J., M., & Modelling, C. (2013). Application of seasonal time series model in the precipitation forecast. 58(3-4), 677-683. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2011.10.034
Youtao, X., & Lin, C. (2021). Forecast of natural gas market yield based on data analysis. Resources & Industries, 23(1), 79-86. https://doi.org/10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20201211.001
Yu, X., & Liong, S.,Y. (2006). Forecasting of hydrologic time series with ridge regression in feature space. Journal of Hydrology, 332, 290-302. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.07.003
Zabet­Pishkhani, N., Seydian, S., M., Heshmat­pour, A., & Rouhani, H. (2016). Comparison of monthly rainfall patterning with SVM and ANFIS models (case study: City Gonbadkavos). Water and soil magazine. 30(1), 236-246. https://civilica.com/doc/666817 [in Persian]