مقایسۀ کارایی مدل‌های شبکۀ عصبی مصنوعی، منطق فازی و جنگل تصادفی در برآورد پارامتر قابلیت انتقال آبخوان دشت ملکان

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 دانشیار هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

3 استاد هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

آبخوان دشت ملکان به عنوان یکی از آبخوان‏های حوضۀ دریاچۀ ارومیه، به مدیریت صحیح کمی و کیفی نیاز دارد. روش‏های مختلفی از جمله انجام آزمون پمپاژ، روش‏های آزمایشگاهی، استفاده از ردیاب‏ها و روش‏های ژئوفیزیکی برای ارزیابی پارامترهای هیدروژئولوژیکی و مدیریت مناسب آبخوان‏ها وجود دارد. هر چند تعبیر و تفسیر داده‏های به‌دست‌آمده از آزمون پمپاژ، بهترین روش تخمین پارامترهای هیدروژئولوژیکی آبخوان است، اما این روش‏ پرهزینه، وقت‏گیر و نتایج آن مختص به مناطق محدودی خواهد بود. با توجه به اینکه مدل‏های هوش مصنوعی توانایی‏هایی در برآورد پارامترهای هیدروژئولوژیکی نشان داده‏اند، در تحقیق حاضر کارایی مدل‏های شبکه‏های عصبی مصنوعی، منطق فازی و جنگل تصادفی در برآورد پارامتر قابلیت انتقال آبخوان دشت ملکان بررسی شده‏ است. پارامترهای ژئوفیزیکی و هیدروژئولوژیکی مرتبط با قابلیت انتقال، از جمله مقاومت عرضی، هدایت الکتریکی، ضخامت آبخوان و هدایت هیدرولیکی به عنوان مهم‏ترین ورودی در این مدل‏ها در نظر گرفته شده ‏است. بر اساس نتایج به‌دست‌آمده از بین مدل‏های شبکۀ عصبی و فازی و جنگل تصادفی، مدل جنگل تصادفی ‌دقت و توانایی بیشتری در شبیه‏سازی داشته‏ است. نتایج به‌دست‌آمده از شبیه‏سازی ( 96/0 = AUC، 001/0 = MSE و 986/0= R2) و تعیین مهم‏ترین پارامترهای تأثیرگذار در پیش‏بینی قابلیت انتقال، گویای برتری این مدل نسبت به مدل‏های شبکه‏های عصبی مصنوعی و منطق فازی در بحث پیش‏بینی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Chow VT. On the determination of transmissibility and storage coefficient from pumping test data. Transactions. American Geophysical Union. 1952; 33(3): 397-404.
[2]. Cooper H, Jacob C E. A generalized graphical method for evaluation formation constants and summarizing well field history. Transactions, American Geophysical Union. 1946; 27(4): 526-534.
[3]. Neuman SP. Theory of flow in unconfined aquifers considering delayed response of water table. Journal of Water Resources Research. 1972; 8(4): 1031-1045.
[4]. Theis CV. The relationship between the lowering of piezometric surface and the rate and duration of discharge of a well using groundwater storage. Transactions, American Geophysical Union. 1935; 16(2): 519-524.
[5]. Samani N, Gohari-Moghadam M, Safavi AA. A simple neural network model for the determination of aquifer parameters. Journal of Hydrology. 2007; 340(1-2): 1-11.
[6]. Nadiri AA, Chitsazan N, Frank TC, Moghaddam A. Bayesian Artificial Intelligence Model Averaging for Hydraulic Conductivity Estimation. Journal of Hydrologic Engineering. 2014; 19(3): 520- 532.
[7]. Chen CH, Lin Z. A committee machine with empirical formulas for permeability prediction. Journal of Computers and Geosciences. 2006; 32: 485–496.
[8]. Chitsazan N, Nadiri AA, Tsai F. Prediction and structural uncertainty analyses of artificial neural networks using hierarchical bayesian model averaging. Journal of Hydrology. 2015; 528: 52-62.
[9]. Kadkhodaie A, Amini A. A fuzzy logic approach to estimation hydraulic flow units from well log data: case study from the Ahvaz oilfield in south Iran. Journal of Petroleum Geology. 2009; 32(1): 67-78 67.
[10]. Kadkhodaie A, Rezaee MR, Rahimpour-Bonab H. A committee neural network for prediction of normalized oil content from well log data: An example from South Pars Gas Field, Persian Gulf. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2009a; 65: 23-32.
 
[11]. Nadiri AA, Asghari Moghaddam A, Tsai F, Fijani E. Hydrogeochemical analysis for Tasuj plain aquifer, Iran. Journal of Earth System Science. 2013; 122(4): 1091-1105.
[12]. Pulido CI, Gutiérrez JC. Improved irrigation water demand forecasting using a soft computing hybrid model. Journal of Biosystems Engineering. 2009; 102(2): 202-218.
[13]. Rodriguez V, Ghimire B, Rogan J, Chica-Olmo M, Rigol-Sánchez J.P. An assessment of the effectiveness of a Random Forest classifier for land-cover classification. ISPRS Journal of Photogram Remote Sens. 2012d; 67: 9 -104.
[14]. Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001; 45(1): 5–32.
[15]. Yoo W, Ference BA, Cote ML, Schwartz A. A Comparison of Logistic Regression, Logic Regression, Classification Tree, and Random Forests to Identify Effective Gene-Gene and Gene-Environmental Interactions. International Journal of Applied Science and Technology. 2012; 2(7): 268-274.
[16]. Norouzi H, Asghari Mogaddam A, Nadiri AA. Determining vulnerable areas of Malekan Plain Aquifer for Nitrate, Using Random Forest method. Journal of Environmental Studies. 2015; 41(4): 923-94. [In Persian]
[17]. Hopfield JJ. Neural network and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc. Nat, Academy of scientists. 1982; 79: 2554-2558.
[18]. Demuth H, Beale M. Neural Network Toolbox User, s Guide, By the Math Works. Inc Version. 2000; 4: 840pp.
[19]. ASCE. Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology, Part I and II. Journal of Hydrology. 2000; 5(2): 115-137.
[20]. Chiu S. Fuzzy model identification based on cluster estimation. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 1994; 2(4): 267–278.
[21]. Nikravesh M, Aminzadeh F. Soft Computing and Intelligent Data Analysis in Oil Exploration. Part1: Introduction: Fundamentals of Soft Computing. Elsevier, Berkeley, USA. 2003; pp.744.
[22]. Quinlan JR. Induction of decision trees. Journal of Machine Learning. 1986; 1(1): 81-106.
[23]. Schapire R. The strength of weak learnability. Journal of Machine learning, 1990; 5:197-227.
[24]. Kotsiantis S, Pintelas P. Combining bagging and boosting. International Journal of Computational Intelligence. 2004; 1(4): 324–33.
[26]. Breiman L, Friedman JH, Olshen RA, Stone CJ. Classification and regression trees, Chapman & Hall/CRC, New York. 1984; pp.744.
[26]. Quinlan JR. C4.5 programs for machine learning. San Mateo, CA: Morgan Kaurmann. 1993; 303 pp.
[27]. Breiman L. Bagging predictors. Machine Learning. 1996; 24(2): 123–40.
[28]. Bellman R. Dynamic programming. Mineola, NY: Dover Publications. 2003; 366 pp.
[29]. Guyon I, Elisseeff A. An introduction to variable and feature selection. Journal of Machine Learning Res. 2003; 3: 1157–82.
[30]. Dixon BA. Case study using support vector machines, neural networks and logistic regression in a GIS to identify wells contaminated with nitrate-N. Journal of Hydrogeology. 2010; 17(6): 1507–20.
[31]. Critto A, Carlon C, Marcomini A. Characterization of contaminated soil and groundwater surrounding an illegal landfill by principal component analysis and kriging. Journal of Environmental Pollution. 2003; 122(2): 235–44.
[32]. Harb N, Haddad K, Farkh S. Calculation of transverse resistance to correct aquifer resistivity of groundwater saturated zones, implications for estimating its hydrogeological properties. Lebanese science journal. 2010; 11(1): 105-115.
[33]. Valcarce RM, Rodríguez WM. Resolution power of well log geophysics in karst aquifers. Journal of Environmental Hydrology. 2004; 12: 1-7.
[34]. Lehmann P, Davis. Evaporation and capillary coupling across vertical textural contrasts in porous media. Journal of Phys, Rev. 2009; 80(4): 44-57
[35]. Chehata N, Guo L, Mallet C. Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests. International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2009; 39: 207-12.
 
 
دوره 5، شماره 3
مهر 1397
صفحه 739-751
  • تاریخ دریافت: 31 مرداد 1396
  • تاریخ بازنگری: 15 دی 1396
  • تاریخ پذیرش: 14 دی 1396
  • تاریخ اولین انتشار: 01 مهر 1397
  • تاریخ انتشار: 01 مهر 1397