بهبود کارایی شبکه عصبی مبتنی بر رفتار گروهی با داده‌ها(GMDH) با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ﺟﺴﺘﺠﻮﻱ ﻫﺎﺭﻣﻮنی (HSA) برای شبیه‌سازی جریان ماهانه رودخانه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب ، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی ، کرمانشاه ، ایران.

2 گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران .

3 گروه مهندسی آب ، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه ، ایران.

4 گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه ، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران.

5 گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران.

6 گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه ، ایران.

چکیده

هدف: این پژوهش باهدف توسعه و بهبود مدل شبکه عصبی مبتنی بر برخورد جمعی با داده‌ها (GMDH) برای شبیه‌سازی جریان ماهانه رودخانه انجام شد.
 
 روش پژوهش: برای این منظور، الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی هارمونی (HSA) به‌منظور ارتقای عملکرد مدل GMDH استفاده شد و مدل ترکیبی HSA-GMDH ارائه گردید. پارامترهایی نظیر حداکثر تعداد لایه‌ها و حداکثر تعداد نورون‌ها در هر لایه از طریق روش آزمون‌وخطا تعیین شدند. همچنین، پارامترهای مختلف الگوریتم HSA نیز با رویکرد آزمون‌وخطا تنظیم شدند. در این مطالعه، داده‌های بارش و جریان رودخانه گاماسیاب در استان کرمانشاه طی یک بازه زمانی ۲۰ ساله (1370-1390) به کار گرفته شد. برای توسعه مدل GMDH، از ۸۰ درصد داده‌ها جهت آموزش مدل و از ۲۰ درصد باقی‌مانده برای ارزیابی آن استفاده گردید. علاوه بر این، بهترین متغیرهای ورودی به مدل با روش آزمون‌وخطا شناسایی شدند و براین‌اساس، سه مجموعه داده (D1، D2 و D3) تشکیل شد. سپس عملکرد مدل‌های GMDH و HSA-GMDH با استفاده از هر یک از این مجموعه داده‌ها مورد ارزیابی قرار گرفت و درنهایت، مقایسه‌ای میان عملکرد این دو مدل صورت پذیرفت.
 
 یافته‌ها: بر اساس نتایج حاصل مدل GMDH با دیتاست D1 بهترین عملکرد را در مرحله آموزش و تست دارد و با دیتاست D2 بدترین عملکرد را در مرحله آموزش و تست دارد همچنین این مدل با دیتاست D3 نسبت به مدل D1 عملکرد ضعیف‌تری دارد؛ اما نسبت به دیتاست D2 عملکرد بهتری دارد. بر اساس نتایج حاصل هر سه مدل GMDH توسعه‌یافته با HSA نسبت به مدل‌های GMDH توسعه‌یافته با روش سعی و خطا کارایی بهتری دارند. بر اساس نتایج حاصل مدل HSA-GMDH(D1) نسبت به مدل GMDH(D1) عملکرد بهتری در مرحله آموزش و تست دارد. مدل HSA-GMDH(D2) نیز نسبت به مدل GMDH(D2) عملکرد بهتری دارد. مدل HSA-GMDH(D3) نیز نسبت به مدل GMDH(D3) عملکرد بهتری دارد.
 
 نتیجه‌گیری: نتایج این پژوهش نشان داد که مدل HSA-GMDH عملکرد بهتری نسبت به مدل GMDH دارد؛ بنابراین، مدل پیشنهادی HSA-GMDH به‌عنوان یک ابزار قدرتمند می‌تواند در شبیه‌سازی جریان ماهانه رودخانه مورداستفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


اسماعیلی، یوسف.، رجبی، احمد.، یوسفوند، فریبرز.، و شعبانلو، سعید. (1402). تخمین بارش درازمدت شهر بابلسر با استفاده از برنامه‌ریزی بیان ژن بهینه‌یافته. نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 13(2) ، 215-197.  https://doi.org/10.22125/iwe.2022.162632
بذرافشان، ام البنین.، سلاجقه، علی.، مهدوی، محمد.، و فاتحی‌، احمد. (1393). بررسی کارآیی مدل‌های هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-استوکاستیک در پیش‌بینی خشکسالی‌های هیدرولوژیکی با استفاده از آماره کاپا (مطالعه موردی: حوزه آبخیز رودخانه گاماسیاب). مجله علوم ومهندسی آبخیزداری ایران، 8(27)، 48-35.                                                http://dorl.net/dor/20.1001.1.20089554.1393.8.27.5.8
سبزواری، فرحناز.، یعقوبی، بهروز.، و شعبانلو، سعید. (1402). کاربرد مدل هیبریدی شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم کرم شب‌تاب برای پیش‌بینی مقدار جامدات محلول در آب رودخانه. مجله حفاظت منابع آب و خاک، 13(2)، 23-13.            https://doi.org/10.30495/wsrcj.2023.71849.11356
علیدادی ده کهنه، صابر.، سلگی، اباذر.، شهنی دارابی، مهنوش.، و زارعی، حیدر. (2019). ارزیابی مدل‌های ژنتیکی جهت مدل‌سازی جریان رودخانه. نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 9(3)، 17-1.                           https://doi.org/10.22125/iwe.2019.88628
AlidadiDehkohneh, S., Solgi, A., Shehni darabi, M., & Zarei, H. (2019). Evaluation of genetic models for river flow modeling. Irrigation and Water Engineering, 9(3), 1-17. https://www.doi.org/10.22125/iwe.2019.88628 (In Persian)
Aman Jalili, A., Najarchi, M., Shabanlou, S., & Jafarinia, R. (2023). Multiobjective optimization of water resources in real time based on integration of NSGA-II and support vector machines. Environ Sci Pollut Res, 30, 16464–16475. https://doi.org/10.1007/s11356-022-22723-4
Amiri, S., Rajabi, A., Shabanlou, S., Yosefvand, F., & Izadbakhsh, M.A. (2023). Prediction of groundwater level variations using deep learning methods and GMS numerical model. Earth Sci Inform, 16, 3227–3241. https://doi.org/10.1007/s12145-023-01052-1
Azizi, E., Yosefvand, F., Yaghoubi, B., Izadbakhsh, M.A., & Shabanlou, S. (2023) Modelling and prediction of groundwater level using wavelet transform and machine learning methods: A case study for the Sahneh Plain, Iran. Irrigation and Drainage, 72(3), 747–762. https://doi.org/10.1002/ird.2794
Bazrafshan, O., Salajegheh, A., Mahdavi, M., & Fatehi, A. (2015). A Study of Efficiency of the Hybrid model Artificial Neural Network Models - Stochastic in Hydrological Drought Forecasting Using kappa Statistics (Case Study: Gamasiab Watershed Basin). Iranian Journal of Watershed Management Science and Engineering, 8(27), 35-48.                           http://dorl.net/dor/20.1001.1.20089554.1393.8.27.5.8 (In Persian)
Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific model development, 7(3), 1247-1250. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014
Chen, C., He, W., Zhou, H., Xue, Y., & Zhu, M. (2020). A comparative study among machine learning and numerical models for simulating groundwater dynamics in the Heihe River Basin, northwestern China. Scientific reports, 10(1), 3904.                             https://www.nature.com/articles/s41598-020-60698-9
Esmaeili, F., Shabanlou, S., & Saadat, M. (2021). A wavelet-outlier robust extreme learning machine for rainfall forecasting in Ardabil City, Iran. Earth Sci Inform, 14, 2087–2100. https://doi.org/10.1007/s12145-021-00681-8
Esmaeli, Y., rajabi, A., yosefvand, F., & shabanlou, S. (2022). Estimation of Long-Term Rainfall in Babolsar City by Using the Optimized Gene Expression Programming. Irrigation and Water Engineering, 13(2), 197-215. https://www.doi.org/                         10.22125/iwe.2022.162632 (In Persian)
Fallahi, M.M., Shabanlou, S., Rajabi, A., Yosefvand, F., & IzadBakhsh, M.A. (2023). Effects of climate change on groundwater level variations affected by uncertainty (case study: Razan aquifer). Appl Water Sci, 13(143). https://doi.org/10.1007/s13201-023-01949-8
Farlow, S. J. (2020). Self-organizing methods in modeling: GMDH type algorithms. CrC Press, Boca Raton, Florida. https://doi.org/10.1201/9781003065227
Geem, Z. W. (2009). Music-inspired harmony search algorithm: theory and applications. Springer, Berlin/Heidelberg, Germany. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-00185-7
Guiamel, I. A., & Lee, H. S. (2020). Watershed modelling of the Mindanao River Basin in the Philippines using the SWAT for water resource management. Civil Engineering Journal, 6(4), 626-648. http://dx.doi.org/10.28991/cej-2020-03091496
Jalilian, A., Heydari, M., Azari, A., & Shabanlou, S. (2022) Extracting optimal rule curve of dam reservoir base on stochastic inflow. Water Resour Manage, 36, 1763–1782. https://doi.org/10.1007/s11269-022-03087-3\
Kambalimath S, S., & Deka, P. C. (2021). Performance enhancement of SVM model using discrete wavelet transform for daily streamflow forecasting. Environmental Earth Sciences, 80(3), 101. https://link.springer.com/article/10.1007/s12665-021-09394-z
Mahdavi, M., Fesanghary, M., & Damangir, E. (2007). An improved harmony search algorithm for solving optimization problems. Applied mathematics and computation, 188(2), 1567-1579. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2006.11.033
Mazraeh, A., Bagherifar, M., Shabanlou, S., & Ekhlasmand, R. (2023). A Hybrid Machine Learning Model for Modeling Nitrate Concentration in Water Sources. Water, Air, & Soil Pollution, 234(11), 1-22. http://dx.doi.org/10.1007/s11270-023-06745-3
Mazraeh, A., Bagherifar, M., Shabanlou, S., & Ekhlasmand, R. (2024). A novel committee-based framework for modeling groundwater level fluctuations: A combination of mathematical and machine learning models using the weighted multi-model ensemble mean algorithm. Groundwater for Sustainable Development, 24, 101062. http://dx.doi.org/10.1016/j.gsd.2023.101062
McCuen, R. H., Knight, Z., & Cutter, A. G. (2006). Evaluation of the Nash–Sutcliffe efficiency index. Journal of hydrologic engineering, 11(6), 597-602. http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2006)11:6(597)
Moradi, E., Yaghoubi, B., & Shabanlou, S. (2023). A new technique for flood routing by nonlinear Muskingum model and artificial gorilla troops algorithm. Appl Water Sci , 13, 49. https://doi.org/10.1007/s13201-022-01844-8
Ozer, D. J. (1985). Correlation and the coefficient of determination. Psychological bulletin, 97(2), 307. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0033-2909.97.2.307
Panahi, J., Mastouri, R., & Shabanlou, S. (2022) Insights into enhanced machine learning techniques for surface water quantity and quality prediction based on data pre-processing algorithms. J Hydroinf , 24(4), 875–897. https://doi.org/10.2166/hydro.2022.022
Rezaei, K., & Vadiati, M. (2020). A comparative study of artificial intelligence models for predicting monthly river suspended sediment load. Journal of Water and Land Development. 45(IV-VI),107-118. http://dx.doi.org/10.24425/jwld.2020.133052.
Sabzevari, F., Yaghoubi, B., & Shabanlou, S. (2023). Application of Hybrid Model of Artificial Neural Networks and Firefly Algorithm to Predict the Amount of TDS in River Water. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 13(2), 13-23.                       https://doi.org/10.30495/wsrcj.2023.71849.11356 (In Persian)
Samadianfard, S., Jarhan, S., Salwana, E., Mosavi, A., Shamshirband, S., & Akib, S. (2019). Support vector regression integrated with fruit fly optimization algorithm for river flow forecasting in Lake Urmia Basin. Water, 11(9), 1934.                                      http://dx.doi.org/10.20944/preprints201905.0361.v1
Shabanlou, S. (2018). Improvement of extreme learning machine using self-adaptive evolutionary algorithm for estimating discharge capacity of sharp-crested weirs located on the end of circular channels. Flow Measurement and Instrumentation, 59, 63-71. https://www.doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2017.11.003
Xiang, X., Li, Q., Khan, S., & Khalaf, O. I. (2021). Urban water resource management for sustainable environment planning using artificial intelligence techniques. Environmental Impact Assessment Review, 86, 106515. http://dx.doi.org/10.1016/j.eiar.2020.106515
Yang, W., Wang, K., & Zuo, W. (2012). Fast neighborhood component analysis. Neurocomputing, 83, 31-37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.10.021
Yang, X.-S. (2009). Harmony search as a metaheuristic algorithm. Music-inspired harmony search algorithm: theory and applications, Springer, Berlin/Heidelberg, Germany. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-00185-7_1