ارزیابی قابلیت روش تجزیه متعامد سره جهت تعیین ورودی به مدل شبکه عصبی برای پیش‌بینی جریان ماهانه ورودی به سد علویان

نوع مقاله: مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار دانشگاه آزاد اسلامی واحد اسلامشهر

2 دانشکده محیط زیست دانشگاه تهران

3 استادیار دانشگاه اراک

4 موسسه تحقیقات آب وزارت نیرو

10.22034/jest.2019.21920.3101

چکیده

زمینه و هدف: سدها به عنوان یکی از اساسی‌ترین منابع تامین آب شرب، کشاورزی، برق‌آبی و صنعتی از نقش مهمی در توسعه جوامع انسانی و محیطزیست اطراف خود برخوردارند. بنابراین با توجه به نقش اساسی سدها در پویایی محیط اطراف خود، برآورد جریان ورودی به آن‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار بوده و از ابزارهای مهم و مؤثر در مدیریت بهینه کمی و کیفی منابع آب است.
روش بررسی: در این تحقیق سعی شده تا با استفاده از مدل هوش مصنوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) اقدام به مدل‌سازی جریان ماهانه رودخانه صوفی‌چای، ورودی به سد علویان، گردد. همچنین به منظور بهبود عملکرد مدل‌ مذکور و با توجه به اطلاعات زیاد ورودی به این مدل، از روش تجزیه متعامد سره (POD) به منظور تعیین بهترین الگوی ورودی به مدل ANN استفاده گردید. در نهایت نیز عملکرد دو مدل ANN و مدل ترکیبی POD-ANN بر پایه آماره‌های ضریب تعیین (R2)، میانگین خطای مطلق (MAE) و میانگین قدرمطلق خطای نسبی (AARE) مورد ارزیابی قرار گرفت.
یافته‌ها و بحث: نتایج این تحقیق مشخص نمود که اگرچه مقادیر پیش‌بینی شده دبی ورودی به مخزن سد توسط مدل ANN نزدیک به مقادیر مشاهده‌ای هستند اما عملکرد آن در نقاط با دبی بالا با خطای قابل توجهی همراه است. همچنین یافته‌های این تحقیق حاکی از عملکرد بهتر مدل POD-ANN نسبت به مدل ANN در نقاط با دبی بالا بود. در حالت کلی نتایج به دست آمده از مدل POD-ANN اجر اشده مشخص نمود که مقدار آماره‌های R2، MAE و AARE مدل در هر دو مرحله واسنجی و صحت‌سنجی بهبود قابل توجهی نسبت به مقادیر مشابه در مدل ANN داشته‌اند. مقدار آماره‌های R2، MAE و AARE در مرحله صحت‌سنجی POD-ANN به ترتیب معادل 93/0، 79/0 و 54/0 بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات