کاربرد مدل هوش مصنوعی ماشین آموزش نیرومند با حذف داده پرت (ORELM) در پیش‌بینی دبی رودخانه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.

2 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.

3 گروه مهندسی عمران، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.

چکیده

هدف: هدف از این تحقیق بررسی کارایی مدل ماشین آموزش نیرومند (ORELM) برای پیش‌بینی دبی رودخانه قره‌سو در محل ایستگاه پل کهنه (کرمانشاه) است.
 
روش پژوهش: محدوده موردمطالعه حوضه آبریز پل کهنه واقع بر رودخانه قره‌سو است.  آموزش ELM شامل دو مرحله است: مرحله اول، اختصاص تصادفی وزن‌ها و بایاس‌ها به نرون‌های لایه پنهان و محاسبه خروجی لایه پنهان ماتریس H و مرحله دوم، محاسبه وزن‌های خروجی با استفاده از شبه معکوس Moore-Penrose ماتریس H و مقادیر هدف برای نمونه‌های آموزشی مختلف. جهت محاسبه ماتریس وزن خروجی ، خطای آموزش را به‌گونه‌ای در نظر می‌گیرند که ماتریس sparse باشد.
 
یافته‌ها: نتایج حاصل از کاربرد مدل هوش مصنوعی ORELM  نشان می‌دهد این روش توانسته است در دوره آماری ۶۵ساله با کمترین میزان خطا در مراحل آموزش و آزمایش دبی ورودی رودخانه را پیش‌بینی نماید. به‌طوری که مقدار RMSE در این روش در حالت تأخیر یک‌ماهه (t-1) در دو مرحله آموزش و آزمایش به ترتیب 22/12و 14/4 بود. لذا با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی با صرف زمان و هزینه بسیار کم اطلاعات مدیریتی بسیار ارزشمندی در خصوص پیش‌بینی دبی جریان رودخانه در سال‌های خشک و تر به دست می‌آید.
 
نتیجه‌گیری: نتایج تجربی نشان می‌دهد که روش توسعه‌یافته باتوجه‌به شاخص‌های مختلف ارزیابی عملکرد نسبت به روش‌های سنتی برتری دارد؛ بنابراین، یک مدل ماشین یادگیری افراطی تکاملی جدید و عملی با استفاده از هوش ازدحامی برای انجام کار پیچیده پیش‌بینی هیدرولوژیکی توسعه داده شده است. نوآوری این تحقیق عبارت است از توسعه مدل هوش مصنوعی ORELM باقابلیت حذف داده‌های پرت برای پیش‌بینی دبی رودخانه بر اساس کمترین اطلاعات ورودی بدون نیاز به مدل‌های پیچیده در کمترین زمان است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


گرگانی، شهرام.، بافکار، علی.، و فاطمی، سید احسان. (1396). پیش‌بینی استعداد آلودگی آب‌های زیرزمینی با استفاده از شاخص دراستیک و تحلیل سری‌های زمانی سالانه (مطالعه موردی: دشت ماهیدشت کرمانشاه) . مجله سلامت و محیط زیست، ۱۰(۳) ، ۳۱۷-۳۲۸. http://ijhe. ums.ac.ir/article-1-5962-fa.html
Bărbulescu, A., & Zhen, L. (2024). Forecasting the river water discharge by artificial intelligence methods. Water, 16(9), 1248. https://doi.org/10.3390/w16091248
Darabi Cheghabaleki, S., Fatemi, S. E., & Hafezparast Mavadat, M. (2024). Enhancing spatial streamflow prediction through machine learning algorithms and advanced strategies. Applied Water Science, 14(6), 110. http://dx.doi.org/10.1007/s13201-024-02154-x
Defontaine, T., Ricci, S., Lapeyre, C. J., Marchandise, A., & Le Pape, E. (2024). Real-time flood forecasting with Machine Learning using scarce rainfall-runoff data. EGUsphere, 1-32. https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-2621
Deo, R. C., Downs, N., Parisi, A. V., Adamowski, J. F., & Quilty, J. M. (2017). Very short-term reactive forecasting of the solar ultraviolet index using an extreme learning machine integrated with the solar zenith angle. Environmental research, 155, 141-166. https://doi.org/10.1016/j.envres.2017.01.035
Fatemi, S. E., & Parvini, H. (2022). The impact assessments of the ACF shape on time series forecasting by the ANFIS model. Neural Computing and Applications, 34(15), 12723-12736. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-022-07140-5
Gorgani, S., Bafkar, A., & Fatemi, S. (2017). Prediction of groundwater pollution potential using the DRASTIC index and annual time series analysis (case study: plain Mahidasht Kermanshah). IJHE, 10 (3), 317-328. http://ijhe.tums.ac.ir/article-1-5962-en.html (In Persian)
Huang, G., Huang, G.-B., Song, S., & You, K. (2015). Trends in extreme learning machines: A review. Neural Networks, 61, 32-48. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2014.10.001
Huang, G.-B., Zhu, Q.-Y., & Siew, C.-K. (2006). Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing, 70(1-3), 489-501. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2005.12.126
Morovati, R., & Kisi, O. (2024). Utilizing hybrid machine learning techniques and gridded precipitation data for advanced discharge simulation in under-monitored river basins. Hydrology, 11(4), 48. https://doi.org/10.3390/hydrology11040048
Raja Shekar, P., & Mathew, A. (2024). AI-Based Rainfall-Runoff Modelling for Sustainable Water Management in Potteruvagu Watershed, India. In Geospatial Technology to Support Communities and Policy: Pathways to Resiliency, Springer, Springer, New York Sity, United states. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-52561-2_6
Salcedo-Sanz, S., Pastor-Sánchez, A., Prieto, L., Blanco-Aguilera, A., & García-Herrera, R. (2014). Feature selection in wind speed prediction systems based on a hybrid coral reefs optimization–Extreme learning machine approach. Energy Conversion and Management, 87, 10-18. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.06.041
Wang, E., Zhang, Y., Luo, J., Chiew, F. H. S., & Wang, Q. J. (2011). Monthly and seasonal streamflow forecasts using rainfall-runoff modeling and historical weather data. Water Resources Research, 47(5). https://doi.org/https://doi.org/10.1029/2010WR009922
Zhang, X., Wang, R., Wang, W., Zheng, Q., Ma, R., Tang, R., & Wang, Y. (2025). Runoff prediction using combined machine learning models and signal decomposition. Journal of Water and Climate Change, 16(1), 230-247. https://doi.org/10.2166/wcc.2024.663