پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

ارزیابی مدل ترکیبی برآورد رواناب ماهانه با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر اساس تجزیه مد متغیر به همراه الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (حوضه مطالعاتی مشهد)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
چکیده
بحران کمبود آب یکی از چالشهای مهم قرن حاضر است که نیازمند رویکردهای نوین برای مدیریت پایدار منابع آب میباشد. پیشبینی دقیق رواناب، به عنوان عنصری کلیدی در این مدیریت، نقشی حیاتی در برنامهریزی و تصمیمگیریهای مرتبط ایفا میکند. در این پژوهش با هدف بهبود دقت پیش‌بینی رواناب ماهانه در منطقه مشهد، از روش پیشپردازش تجزیه مد متغیر VMD برای بهبود کیفیت دادهها و از مدل رگرسیون ماشین بردار پشتیبان SVR و شبکه عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM برای مدلسازی رابطه بین ورودیها و خروجی استفاده شدهاست. همچنین، الگوریتم بهینهساز نهنگ WOA برای یافتن پارامترهای بهینه مدلها به­کار رفته­است. در این مطالعه، مدل ترکیبی VMD-WOA-SVR-WOA معرفی و کارایی آن در برآورد رواناب با مدلهای ساده و بهینهشده SVR و LSTM با سه سناریو داده ورودی مختلف (نوع و تاخیر زمانی متفاوت) مقایسه شد. دادههای مورد استفاده شامل دادههای بارش، دما، تبخیر و دبی با دوره آماری ۵۴ ساله (۱۳۴۷-۱۴۰۱) است. نتایج پژوهش بر اساس معیارهای ضریب نش-ساتکلیف (NSE)، میانگین مطلق خطا (MAE) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) نشان می‌دهد که مدل VMD-WOA-SVR-WOA عملکرد بسیار بهتری در برآورد رواناب نسبت به مدل‌های VMD-WOA-LSTM و VMD-WOA-SVR داشته است. برای نمونه، در ایستگاه زشک، این مدل در مرحله آموزش مقادیر NSE، RMSE و MAE را به ترتیب 983/0، 099/0 و 072/0 ارائه داده‌است. همچنین در مرحله آزمون نیز به ترتیب مقادیر 975/0، 083/0 و 124/0 به‌دست آمد که نشان‌دهنده دقت مناسب مدل در برآورد رواناب است. علاوه بر این، در ایستگاه‌های ارداک بند، النگ اسدی و کرتیان مدل ترکیبی علاوه بر دستیابی به دقت بالا (NSE بین 97/0 تا 98/0) از نظر کاهش خطاهای RMSE و MAE نسبت به مدل‌های مبتنی بر SVR و LSTM عملکرد به مراتب بهتری از خود نشان داده است.
کلیدواژه‌ها

1- Araghinejad, S. and Karamouz, M. 2005. Long-Lead Streamflow Forecasting using Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference System. Iran-Water Resources Research, 1(2), pp. 29–41. (In Persian).
 
2- Bagherpour, B., Seyedian, S.M., Fatabadi, A. and Mohammadi, A. 2019. Runoff Prediction Using Black and Gray Box Models. Iran-Water Resources Research, 14(5), pp. 177–192. (In Persian).
 
3- Cortes, C. and Vapnik, V. 1995. Support-vector networks. Machine Learning, 20(3), pp. 273–297. https://doi.org/10.1007/BF00994018
 
4- Davanlou Tajbakhsh, A., Nourani, V. and Molajou, A. 2019. Hybrid Wavelet-M5 Model Application in Rainfall-Runoff Process Forecast (Case study: Aji Chay Catchment). Iran-Water Resources Research, 15(2), pp. 1–10. (In Persian).
 
5- Dragomiretskiy, K. and Zosso, D. 2014. Variational Mode Decomposition. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), pp. 531–544. https://doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675
 
6- Dunyaei, A., Saraf, A. and Ahmadi, H. 2020. Evaluation of the algorithms of the whale, magpie and cuckoo whales in optimizing the multi-objective use of the reservoir Golestan dam based on multi-criteria decision making method. Journal of Water Resources Engineering, 13(4), pp. 85–100. (In Persian).
 
7- Feng, Z., Niu, W., Tang, Z., Jiang, Z., Xu, Y., Liu, Y. and Zhang, H. 2020. Monthly runoff time series prediction by variational mode decomposition and support vector machine based on quantum-behaved particle swarm optimization. Journal of Hydrology, 583, p. 124627. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124627
 
8- Ghahraman, B. 2013. Performance of some Different Methods of Computing Hurst Exponent for Climatological Time Series. Journal of Water and Soil, 27(4), pp. 850–859. (In Persian).
 
9- Guo, S., Wen, Y., Zhang, X. and Chen, H. 2023. Monthly runoff prediction using the VMD-LSTM-Transformer hybrid model: a case study of the Miyun Reservoir in Beijing. Journal of Water and Climate Change, 14(9), pp. 3221–3236. https://doi.org/10.2166/wcc.2023.257
 
10-              Hochreiter, S. and Schmidhuber, J. 1997. Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), pp. 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
 
11-              Kavusi, M. and Khozeymeh Nejad, H. 2020. Review and compare performance of 4 modeling methods LS-SVM, NN, GEP and ANFIS-PSO in Simulation of Rainfall - Runoff (Study Area: Halil River - Jiroft Dam). Scientific Research Journal of Irrigation and Water Engineering of Iran, 43. (In Persian).
 
12-              Kumar, V., Kedam, N., Sharma, K.V., Mehta, D.J. and Caloiero, T. 2023. Advanced Machine Learning Techniques to Improve Hydrological Prediction: A Comparative Analysis of Streamflow Prediction Models. Water, 15(14), p. 2572. https://doi.org/10.3390/w15142572
 
13-              Merufinia, E., Sharafati, A., Abghari, H. and Hassanzadeh, Y. 2023. Performance evaluation of ANN-WOA and ANN-BWO simulation-optimization methods in predicting daily runoff (case study: Jelogir station in Karkheh watershed). Irrigation Sciences and Engineering (JISE), 47, pp. 19–36. (In Persian).
 
14- Mirjalili, S. and Lewis, A. 2016. The Whale Optimization Algorithm. Advances in Engineering Software, 95, pp. 51–67. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008
 
15- Said, S.E. and Dickey, D.A. 1984. Testing for Unit Roots in Autoregressive-Moving Average Models of Unknown Order. Biometrika, 71(3), p. 599. https://doi.org/10.2307/2336570
 
16-     Sayed, B.T., Al-Mohair, H.K., Alkhayyat, A., Ramírez-Coronel, A.A. and Elsahabi, M. 2023. Comparing machine-learning-based black box techniques and white box models to predict rainfall-runoff in a northern area of Iraq, the Little Khabur River. Water Science and Technology, 87(3), pp. 812–822. https://doi.org/10.2166/wst.2023.014
 
17-              Shafeizadeh, M., Fathian, H. and Nikbakht Shahbazi, A.R. 2019. Continuous Rainfall-Runoff Simulation by Artificial Neural Networks Based on Selection of Effective Input Variables Using Partial Mutual Information (PMI) Algorithm. Iran-Water Resources Research, 15, pp. 144–161. (In Persian).
 
18-              Tang, W., Pei, Y., Zheng, H., Zhao, Y., Shu, L. and Zhang, H. 2022. Twenty years of China’s water pollution control: Experiences and challenges. Chemosphere, 295, p. 133875. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2022.133875
 
19-              Taormina, R. and Chau, K.-W. 2015. Data-driven input variable selection for rainfall–runoff modeling using binary-coded particle swarm optimization and Extreme Learning Machines. Journal of Hydrology, 529, pp. 1617–1632. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.08.022
 
20-              Tikhamarine, Y., Souag-Gamane, D., Ahmed, A.N., Sammen, S.S., Kisi, O., Huang, Y.F. and El-Shafie, A. 2020. Rainfall-runoff modelling using improved machine learning methods: Harris hawks optimizer vs. particle swarm optimization. Journal of Hydrology, 589, p. 125133. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125133
 
21-              Van Houdt, G., Mosquera, C. and Nápoles, G. 2020. A review on the long short-term memory model. Artificial Intelligence Review, 53(8), pp. 5929–5955. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09838-1
 
22-              Xu, D., Li, Z. and Wang, W. 2024. An ensemble model for monthly runoff prediction using least squares support vector machine based on variational modal decomposition with dung beetle optimization algorithm and error correction strategy. Journal of Hydrology, 629, p. 130558. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130558
 
23-              Yao, Z., Wang, Z., Wang, D., Wu, J. and Chen, L. 2023. An ensemble CNN-LSTM and GRU adaptive weighting model based improved sparrow search algorithm for predicting runoff using historical meteorological and runoff data as input. Journal of Hydrology, 625, p. 129977. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129977
 
24-              Yousefi, A., Ghafoori, M. and Lashkaripour, G. 2007. Investigation of clay minerals in the subgrade soil of Mashhad city considering their Atterberg limits. Paper presented at the Iranian Conference on Engineering Geology and the Environment, Tehran, Iran, 22 July 2007. (In Persian).
 
25- Zhang, J., Chen, X., Khan, A., Zhang, Y., Kuang, X., Liang, X., Taccari, M.L. and Nuttall, J. 2021. Daily runoff forecasting by deep recursive neural network. Journal of Hydrology, 596, p. 126067. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126067
 

  • تاریخ دریافت 18 بهمن 1403
  • تاریخ پذیرش 02 فروردین 1404
  • تاریخ انتشار 01 تیر 1404