مدل‏سازی تراز آب زیرزمینی دشت میاندوآب با استفاده از الگوریتم‌های انتخابات، ژنتیک و روش شبکۀ عصبی مصنوعی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری سازه‏ های آبی دانشگاه تبریز

2 دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

3 استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه تبریز

چکیده

پیش‏بینی تغییرات تراز آب زیرزمینی در دوره‏های آتی و امکان برنامه‏ریزی و مدیریت منابع آب برای بهبود شرایط آبخوان در آینده، بسیار مهم است. در پژوهش حاضر، برای اولین بار با استفاده از الگوریتم انتخابات که یک الگوریتم تکرارشونده است و از انتخابات ریاست جمهوری الهام گرفته و با مجموعه‏ای از راه‏ حل‏های شناخته‌شده به عنوان جمعیت کار می‏کند، به پیش‏بینی تراز آب زیرزمینی دشت میاندوآب در استان آذربایجان ‏غربی پرداخته شد و نتایج به‌دست‌آمده از این روش با نتایج روش‏های شبکۀ عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک مقایسه شد. داده‏های تراز سطح آب دشت میاندوآب، داده‏های هواشناسی مانند دما، بارش، رطوبت، تبخیر و داده‏های آب‏های سطحی در دورۀ آماری 1385ـ 1395 در مقیاس ماهانه برای آموزش و آزمون مدل‏ها استفاده شد. براساس محاسبه‏های انجام‌شده و نتایج به‏دست‌آمده از پارامترهای آماری، الگوریتم انتخابات به‌ترتیب با مقادیر ریشۀ میانگین مربعات خطا (RMSE)، ضریب همبستگی (R2) و معیار نش- ساتکلیف (NSE)، 027/0، 93/0 و 74/0 نسبت به دو روش شبکۀ عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک، توانایی درخور توجهی در پیش‏بینی تراز سطح آب زیرزمینی دارد و نتایج قابل اطمینانی را ارائه می‏دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Hamzekhani H, Aghaie M M. Modeling of groundwater in the Miandoab plain using remote sensing technologyto verify the aquifer's effectiveness on surface currents. Remote Sensing Research Center (RSRC). Urmia Lake Restoration Program. Sharif University Technology. 2015; 150 pages. [Persian]
[2]. Urmia lake restoration program. Remote Sensing Research Center. Sharif University Technology. 2015. [Persian]
[3]. Mohtasham M, Dehghani AA, Akbarpour A, Meftah M, Etebari B. Groundwater level determination by using artificial neural network (Case study: BirjandAquiefer). Iran. J. Irrig. Drain. 2010; 1 (4): 1-10. [Persian]
[4]. Merikh-Bayat F. Evolutionary optimization algorithms (with applications in electrical engineering). Jahad Academic Press. 2014. [Persian]
 
[5]. Yaghini M, Akhavan-Kazemzadeh M R. Evolutionary optimization algorithms. Jahad Academic Press of Amirkabir University. 2016. [Persian]
[6]. Yang Z P, Lu W X, Long Y Q, Li P. Application and comparison of two prediction models for groundwater levels: a case study in Western Jilin Province, China. J. Arid Environ. 2009; 73: 487-492.
[7]. Shiri J, Kisi O. Comparison of genetic programming with neurofuzzy systems for predicting short-term water table depth fluctuations. Comput. Geosci. 2011; 37: 1692-1701.
[8]. Rajaie T, Pour-Aslan, F. Prediction of the time and local of thegroundwater level of Davarzan plain. Hydrogeomorphology. 2015; 4: 1-19. [Persian]
[9]. Mahmoodijam S, Ghoreyshi-Najafabadi S H, Vafaienejad A R, Khazayi S. Potentiometric analysis of groundwater resources using hybrid approach to particle swarm optimization algorithm and spatial information system (case study: Mehran plain, Ilam). Ecohydrology. 2017; 4(4): 1199-1213. [Persian]
[10]. Habibi M H, Nadiri A A, Asghari-Moghaddam A. Spatio-temporal Groundwater Level Prediction Using Hybrid Genetic-Kriging Model (Case Study: Hadishahr Plain). Iran Water Resources. 2016; 11(3): 85-99. [Persian]
[11]. Moosavi V, Vafakhah M, Shirmohammadi B, Behnia N. A wavelet-ANFIS hybrid model for groundwater level forecasting for different prediction periods. J Water Resour Manage 2013; 27: 1301–1321.
[12]. Taghizadeh S A, Fereydony M. Simulation of groundwater level by applying two methods of wavelet-neural fuzzy inference and wavelete-neural network and comparing them with each other. International Conference on Civil Engineering, Architectural and Urban Development. Tehran. 2017; 1-11. [Persian]
[13]. Khashei-Siuki A, Ghahreman B, Kochakzadeh M. Comparison of Artificial Neural Network Models, ANFIS and regression in estimation of Neyshabour plain aquifer level. Iran. J. Irrig. Drain. 2013; 7(1): 10-22. [Persian]
[14]. Nikmanesh M R. Application of artificial intelligence integration methods in prediction of groundwater levels in Khorameh plain of Marvdasht in Fars province. Iranian Water Resources Management Conference. AmirKabir Politechnic University. 2011. [Persian]
[15]. Akbarzadeh F, Hasanpour H, Emamgholizadeh S. Groundwater Level Prediction of Shahrood Plain using RBF Neural Networks. Journal of Watershed Management Research. 2014; 7(13): 104-118. [Persian]
[16]. Abareshi F, Meftah Halghi M, Sanikhani H, Dehghani A A Comparison of three intelligence techniques for predicting water table depth fluctuations (Case study: Zarringol plain). J. Water and Soil Conservation. 2014; 21(1): 163-180. [Persian]
[17]. Mohammadi B, Biazar S M, Asadi, E. Performance of hybrid particle swarm algorithm to simulate water level (Case study: Ardabil aquifer). Stained Rainfall Systems. 2017; 5(15): 77-87. [Persian]
[18]. Zarrinehrood drainage and irrigation project. Groundwater Studies of Miandoab Plain, Mahab Ghods Engineering Avisory Company, West Azarbaijan Regional Water Organization. 1990. [Persian]
[19]. Report of the status and execution of Zarrinehrood projects. Mahab Ghods Engineering Avisory Company, West Azarbaijan Regional Water Organization. 2009. [Persian]
[20]. Emami H, Derakhshan F. Election algorithm: A new socio-politically inspired strategy. AI Communications. 2015; 28: 591–603.
[21]. Menhaj M B. Computational Intelligence, No. 1. The Basic of Artificial Neural Networks. Amirkabir University. 1998. [Persian]
[22]. Goldberg D E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Addison-Wesley, Reading, Mass. 1989.
[23]. Larose D T. Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. Jhon Wiley & Sons Inc. 2005; 240 p.
دوره 5، شماره 4
دی 1397
صفحه 1175-1189
  • تاریخ دریافت: 11 اسفند 1396
  • تاریخ بازنگری: 26 شهریور 1397
  • تاریخ پذیرش: 01 مهر 1397
  • تاریخ اولین انتشار: 01 دی 1397
  • تاریخ انتشار: 01 دی 1397