Journal of Applied Research in Geographical Sciences
نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی
jgs
Literature & Humanities
http://jgs.khu.ac.ir
1
admin
2228-7736
2588-5138
10.61186/jgs
fa
jalali
1395
9
1
gregorian
2016
12
1
16
42
online
1
fulltext
fa
پیش بینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریف آباد قم با استفاده از مدل های موجک عصبی و برنامه ریزی ژنتیک
Prediction of groundwater level Sharif Abad catchment of Qom using WANN and GP models
پژوهشي
Research
<p dir="RTL" style="text-align: justify;"><strong>در این تحقیق پیشبینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریفآباد </strong><strong>استان قم </strong><strong>با بهرهگیری از </strong><strong>برخی </strong><strong>مدلهای هوشمند میباشد. به این منظور </strong><strong>از دادههای ماهیانه تراز آب زیرزمینی در سه حلقه چاه</strong> <strong>مشاهدهای واقع در حوضه آبریز شریفآباد در مدل سازیها استفاده شده است. جهت مقایسه نتایج حاصل از مدلهای هیبرید آنالیز موجک-شبکه عصبی (</strong><strong><span dir="LTR">WNN</span></strong><strong>)، برنامهریزی ژنتیک (</strong><strong><span dir="LTR">GP</span></strong><strong>)، رگرسیون خطی چند متغیره (</strong><strong><span dir="LTR">MLR</span></strong><strong>) و شبکه عصبی مصنوعی (</strong><strong><span dir="LTR">ANN</span></strong><strong>) از دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (</strong><strong><span dir="LTR">RMSE</span></strong><strong>) و ضریب کارایی نش- ساتکلیف (</strong><strong><span dir="LTR">E</span></strong><strong>) استفاده شده است. نتایج تحقیق نشان داده است که مدل ترکیبی موجک-عصبی پیشبینی دقیقتری برای تراز آب زیرزمینی ماهانه نسبت به مدلهای </strong><strong><span dir="LTR">ANN</span></strong><strong>، </strong><strong><span dir="LTR">GP</span></strong><strong> و </strong><strong><span dir="LTR">MLR</span></strong><strong> ارائه داده، به طوریکه ضریب نش در مدل ترکیبی برای پیزومترهای 1، 2 و 3 بهترتیب 98/0، 98/0 و 95/0 حاصل شده است.</strong></p>
<p dir="RTL"></p>
<p style="text-align: justify">In this study is predicted the groundwater level of Sharif Abad catchment using some artificial intelligence models. For this purpose used of monthly groundwater levels for modeling in the three observed wells located in the Sharif Abad watershed of Qom. To compare the results of the hybrid model of wavelet analysis-neural network (WNN), genetic programming (GP) multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN), two criteria of root mean squared error (RMSE) and nash-sutcliffe coefficient of efficiency (E) is used. The results of the study indicated that the WNN models provide more accurate monthly groundwater level predicted in compared to the ANN, GP and MLR models so the nash-sutcliffe coefficient in WANN model for piezometers 1, 2 and 3 are 0.98, 0.98 and 0.95, respectively.</p>
<p>.</p>
دشت شریفآباد, تراز آب زیرزمینی, شبکه عصبی, آنالیز موجک, برنامهریزی ژنتیک
Sharif Abad Plain, Groundwater Level, Neural Network, Wavelet Analysis, Genetic Programming
7
26
http://jgs.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-2-37&slc_lang=fa&sid=1
طاهر
رجایی
Trajaee@qom.ac.ir
10031947532846002007
10031947532846002007
Yes
اکرم
زینی وند
a_zeynivand@yahoo.com
10031947532846002008
10031947532846002008
No
حمیده
جعفری
h.jafari@stu.qom.ac.ir
10031947532846002009
10031947532846002009
No