<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>انجمن آبخیزداری ایران</PublisherName>
				<JournalTitle>مجله اکوهیدرولوژی</JournalTitle>
				<Issn>2423-6098</Issn>
				<Volume>8</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>06</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Evaluation of two combined hydrological-black box models for flood forecasting in Halilrud river basin</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی دو مدل تلفیقی هیدرولوژیکی- جعبه‏ سیاه برای پیش‌بینی سیلاب در حوضۀ آبریز هلیل‌رود</VernacularTitle>
			<FirstPage>397</FirstPage>
			<LastPage>409</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">81877</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22059/ije.2021.314315.1430</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>الهه</FirstName>
					<LastName>فرودی صفات</LastName>
<Affiliation>دانشجوی کارشناسی ارشد، سازه‏ های آبی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمد مهدی</FirstName>
					<LastName>احمدی</LastName>
<Affiliation>دانشیار بخش علوم و مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>کورش</FirstName>
					<LastName>قادری</LastName>
<Affiliation>دانشیار بخش علوم و مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>سودابه</FirstName>
					<LastName>گلستانی کرمانی</LastName>
<Affiliation>استادیار بخش علوم و مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2020</Year>
					<Month>11</Month>
					<Day>30</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Forecasting river flow in flood conditions is an essential part of river engineering studies that, if accurately estimated, can greatly contribute to the effectiveness of management programs and reduce financial and human losses. Using appropriate models and increasing the accuracy of these models will lead to improvements in the accuracy of prediction results. One of the available solutions to increase the accuracy of existing and valid rainfall-runoff models is to build a combined model with the help of preferably intelligent methods link to these models. In the present study, the combination of WEAP 21 hydrological model with black box models based on ANN and GMDH methods is used to increase the accuracy of WEAP model and then the created model was used to simulate the flood of part of Halilrud river in Kerman province. Precipitation, flow, humidity, wind and temperature data were entered into the WEAP model for the existing record minus the last two years. After calibrating and validating the model, the last two years were forecasted. The results showed that the WEAP-ANN (R2 = 0.78) model was able to estimate the runoff with higher accuracy compared to the WEAP-GMDH (R2 = 0.59) and WEAP (R2 = 0.14) models in the basin.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">پیش‏بینی جریان رودخانه در شرایط سیلابی یک بخش ضروری در مطالعات مهندسی رودخانه است که در صورت تخمین دقیق، کمک زیادی به اثربخشی بیشتر برنامه‏های مدیریتی کرده و کاهش صدمات مالی و جانی را فراهم می‏کند. استفاده از مدل‏های مناسب و افزایش دقت این مدل‏ها منجر به بهبود در دقت نتایج پیش‏بینی خواهد شد. یکی از راهکارهای موجود برای افزایش دقت مدل‏های موجود و معتبر بارش- رواناب، ساخت مدل تلفیقی به کمک لینک روش‏های هوشمند به این مدل‏ها است. در تحقیق حاضر، از تلفیق مدل هیدرولوژیکی WEAP 21 با مدل‏های جعبه‌سیاه ساخته‌شده بر اساس روش ANN و GMDH به منظور افزایش دقت مدل‏ WEAP استفاده شد. سپس، از مدل‏ ایجاد ‌شده برای شبیه‏سازی سیلاب قسمتی از بازۀ رودخانۀ هلیل‌رود در استان کرمان استفاده شد. اطلاعات بارش، دبی، رطوبت، باد و دما برای رکورد موجود منهای دو سال آخر به مدل WEAP وارد شدند. بعد از واسنجی و اعتبارسنجی مدل، دو سال آخر پیش‏بینی شد. نتایج به‌دست‌آمده نشان داد مدل تلفیقی (78/0R&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt;=) WEAP-ANN توانست رواناب را با دقت بیشتری در مقایسه با مدل (59/0R&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt;=) WEAP-GMDH و (14/0R&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt;=) WEAP در حوضۀ آبریز مورد نظر تخمین بزند.‌</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بارش‌ـ رواناب</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکۀ عصبی مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کنترل گروهی داده ‏ها</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل سازی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نرم‌افزار WEAP</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://ije.ut.ac.ir/article_81877_98c5252903ef480471d8068af811581a.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
