پتانسیل یابی چشمه‌های آب زیرزمینی با استفاده از ترکیب جدید شبکه عصبی کانولوشنی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی نهنگ (WOA)و کلونی زنبور عسل (ABC)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 گروه سنجش از دورو سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم وتحقیقات،دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران. ایران

2 استادیار گروه آموزشی سنجش از دور و سیستم های اطلاعات مکانی، دانشکده محیط زیست و انرژی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات، تهران،

3 استادیار گروه مهندسی عمران، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

چکیده

منابع آب زیرزمینی محدود و استفاده زیاد از آن‌ها به چالش‌های اساسی برای توسعه پایدار در سراسر جهان تبدیل شده‌اند. در این مطالعه ترکیبی از روش تجزیه و تحلیل نسبت ارزیابی گام‌به‌گام اوزان (SWARA)، روش یادگیری عمیق شبکه عصبی کانولوشن (CNN)، بهینه‌سازی نهنگ (WOA) و الگوریتم‌های کلونی زنبور عسل (ABC)، استفاده شد که رویکرد نوآورانه‌ای ارائه می‌دهد تا نقشه پتانسیل چشمه‌های آب زیرزمینی استان کرمانشاه، تولید شود. در مرحله اول، یک نقشه شامل 301 مکان چشمه با دبی بالای 30 متر مکعب بر ثانیه و 304 نقطه فاقد چشمه تهیه شد. سیزده پارامتر به عنوان متغیرهای مستقل ایجاد شدند. برای تعیین وزن معیارها، شاخص‌های تصمیم‌گیری و تعیین ارتباط بین پتانسیل ایجاد چشمه‌ و عوامل انتخاب شده از روش SWARA مورد استفاده قرار گرفت. سپس برای تهیه نقشه‌ پتانسیل چشمه‌های آب زیرزمینی از مدل‌ ترکیبی CNN-WOA، استفاده شد و از منحنی مشخصه عملکرد (ROC) برای ارزیابی استفاده شده است. اعتبارسنجی مجموعه داده آموزش نشان داد که نرخ موفقیت برای مدل‌های SWARA-CNN-WOA، SWARA-CNN-ABC به ترتیب 86٪، 91٪، می باشد. نتایج نشان داد با اختلاف کم، مدل SWARA-CNN-ABC بهتر ازسایر مدل‌های دیگر عمل کرده است. بعلاوه، ارزیابی نرخ پیش‌بینی مشخص نمود که مقادیر زیر منحنی ROC برای مدل‌های SWARA-CNN-ABC، SWARA-CNN-WOA به ترتیب 87٪، 88٪، است. بر اساس نتایج، با وجود عملکرد عالی تمام مدل‌ها، مدل SWARA-CNN-ABC پیش بینی دقیق‌تری انجام داده است. مدل‌های ترکیبی ارائه شده در این مطالعه می‌توانند به عنوان یک متودولوژی کارآمد و موثر برای بهبود پتانسیل یابی آب زیرزمینی استفاده شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Al-Abadi AM, Pourghasemi HR, Shahid S, Ghalib HB. Spatial Mapping of Groundwater Potential Using
Entropy Weighted Linear Aggregate Novel Approach and GIS. Arab J Sci Eng. 2017;42(3):1185-99.
[2] AlAyyash S, Al-Fugara Ak, Shatnawi R, Al-Shabeeb AR, Al-Adamat R, Al-Amoush H. Combination of
Metaheuristic Optimization Algorithms and Machine Learning Methods for Groundwater Potential Mapping.
Sustainability. 2023;15(3):2499.
[3] Emami H, Emami S. Presentating a New Approach for Evaluating the Hydro-geochemical Quality of
Groundwater using Swarm Intelligence Algorithms. Iranian journal of Ecohydrology. 2019;6(1):177-90
[Persian].
[4] Ercin AE, Hoekstra AY. Water footprint scenarios for 2050: A global analysis. Environment International.
2014;64:71-82.
[5] Moridi A. State of water resources in Iran. Int J Hydrol. 2017;1:111-4.
[6] Rahmati O, Melesse AM. Application of Dempster–Shafer theory, spatial analysis and remote sensing for
groundwater potentiality and nitrate pollution analysis in the semi-arid region of Khuzestan, Iran. Science of
The Total Environment. 2016;568:1110-23.
[7] Poursalehi F, KhasheiSiuki A, Hashemi SR. Investigating the performance of random forest algorithm in
predicting water table fluctuations Compared with two models of decision tree and artificial neural network
(Case study: unconfined aquifer of Birjand plain). Iranian journal of Ecohydrology. 2021;8(4):961-74
[Persian].
[8] Najib M, Asghari Moghaddam A, Nadiri AA, Fijani E. Evaluating Quality Variation of Groundwater Resources
in Marand Plain Using Unsupervised Combination Approach (GQI and GWQI Index). Iranian journal of
Ecohydrology. 2021;8(4):1061-80 [Persian].
[9] Rahmati O, Naghibi SA, Shahabi H, Bui DT, Pradhan B, Azareh A, et al. Groundwater spring potential
modelling: Comprising the capability and robustness of three different modeling approaches. Journal of
Hydrology. 2018;565:248-61.
[10] Khosravi K, Panahi M, Tien Bui D. Spatial prediction of groundwater spring potential mapping based on an
adaptive neuro-fuzzy inference system and metaheuristic optimization. Hydrology and Earth System Sciences.
2018;22(9):4771-92.
[11] Razavi-Termeh SV, Khosravi K, Sadeghi-Niaraki A, Choi S-M, Singh VP. Improving groundwater potential
mapping using metaheuristic approaches. Hydrological Sciences Journal. 2020;65(16):2729-49.
[12] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521(7553):436-44.
[13] Pradhan B, Lee S, Dikshit A, Kim H. Spatial flood susceptibility mapping using an explainable artificial
intelligence (XAI) model. Geoscience Frontiers. 2023;14(6):101625.
[14] Paryani S, Bordbar M, Jun C, Panahi M, Bateni SM, Neale CMU, et al. Hybrid-based approaches for the flood
susceptibility prediction of Kermanshah province, Iran. Nat Hazards. 2023;116(1):837-68.
[15] Falah F, Ghorbani Nejad S, Rahmati O, Daneshfar M, Zeinivand H. Applicability of generalized additive
model in groundwater potential modelling and comparison its performance by bivariate statistical methods.
Geocarto International. 2017;32(10):1069-89.
[16] Al-Fugara Ak, Ahmadlou M, Shatnawi R, AlAyyash S, Al-Adamat R, Al-Shabeeb AA-R, et al. Novel hybrid
models combining meta-heuristic algorithms with support vector regression (SVR) for groundwater potential
mapping. Geocarto International. 2022;37(9):2627-46.
[17] Kordestani MD, Naghibi SA, Hashemi H, Ahmadi K, Kalantar B, Pradhan B. Groundwater potential mapping
using a novel data-mining ensemble model. 2019.
[18] Pande CB, Moharir KN, Singh SK, Varade AM. An integrated approach to delineate the groundwater
potential zones in Devdari watershed area of Akola district, Maharashtra, Central India. Environ Dev Sustain.
2020;22(5):4867-87.
[19] Ikirri M, Boutaleb S, Ibraheem IM, Abioui M, Echogdali FZ, Abdelrahman K, et al. Delineation of Groundwater
Potential Area using an AHP, Remote Sensing, and GIS Techniques in the Ifni Basin, Western Anti-Atlas,
Morocco. Water. 2023;15(7):1436.
[20] Fashae OA, Tijani MN, Talabi AO, Adedeji OI. Delineation of groundwater potential zones in the crystalline
basement terrain of SW-Nigeria: an integrated GIS and remote sensing approach. Appl Water Sci. 2014;4(1):19-
38.
[21] Li Z, Liu F, Yang W, Peng S, Zhou J. A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and
prospects. IEEE transactions on neural networks and learning systems. 2021;33(12):6999-7019.
[22] Gu J, Wang Z, Kuen J, Ma L, Shahroudy A, Shuai B, et al. Recent advances in convolutional neural networks.
Pattern Recognition. 2018;77:354-77.
[23] Albawi S, Mohammed T, Al-Zawi S. Understanding of a convolutional neural network. In2017 international
conference on engineering and technology (ICET) 2017 Aug 21 (pp. 1-6). Ieee.
[24] Reddy K, Saha AK. A modified Whale Optimization Algorithm for exploitation capability and stability
enhancement. Heliyon. 2022;8(10).
[25] Karaboga D, Akay B. A comparative study of Artificial Bee Colony algorithm. Applied Mathematics and
Computation. 2009;214(1):108-32.
[26] Wang W, Lu Y. Analysis of the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in
Assessing Rounding Model. IOP Conf Ser: Mater Sci Eng. 2018;324(1):012049.
[27] Waikar M, Nilawar AP. Identification of groundwater potential zone using remote sensing and GIS technique.
International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. 2014;3(5):12163-74.
[28] Lee S, Hong S-M, Jung H-S. GIS-based groundwater potential mapping using artificial neural network and
support vector machine models: the case of Boryeong city in Korea. Geocarto International. 2018;33(8):847-
61.
[29] Mallick J, Khan RA, Ahmed M, Alqadhi SD, Alsubih M, Falqi I, et al. Modeling Groundwater Potential Zone
in a Semi-Arid Region of Aseer Using Fuzzy-AHP and Geoinformation Techniques. Water. 2019;11(12):2656.
[30] Dokeroglu T, Sevinc E, Kucukyilmaz T, Cosar A. A survey on new generation metaheuristic algorithms.
Computers & Industrial Engineering. 2019;137:106040
دوره 11، شماره 1
فروردین 1403
صفحه 148-174
  • تاریخ دریافت: 11 دی 1402
  • تاریخ بازنگری: 17 بهمن 1402
  • تاریخ پذیرش: 26 اسفند 1402
  • تاریخ اولین انتشار: 01 فروردین 1403
  • تاریخ انتشار: 01 فروردین 1403