تعداد نشریات | 49 |
تعداد شمارهها | 1,846 |
تعداد مقالات | 19,518 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,309,577 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,542,375 |
بررسی کارایی روشهای پیشپردازش دادهها در بهبود عملکرد مدل برنامهریزی بیان ژن (مطالعه موردی: رودخانه آب زال) | ||
آب و خاک | ||
مقاله 1، دوره 35، شماره 2 - شماره پیاپی 76، خرداد و تیر 1400، صفحه 153-165 اصل مقاله (1.31 M) | ||
نوع مقاله: مقالات پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22067/jsw.2021.14975.0 | ||
نویسنده | ||
فرشاد احمدی* | ||
گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
چکیده | ||
در این مطالعه سعی گردیده تاثیر کاربرد ضرایب فصلی و روش ریاضی تحلیل و پردازش سیگنال تحت عنوان تبدیل موجک در بهبود عملکرد مدل برنامهریزی بیان ژن (GEP) در پیشبینی جریان ماهانه رودخانه آب زال در دوره آماری 1351 تا 1396 مورد بحث و بررسی قرار گیرد. بدین منظور دادهها در سه حالت مختلف شامل الف) استفاده از دادههای جریان و در نظر گرفتن نقش حافظه تا چهار تاخیر، ب) دخالت دادن ترم پریودیک در دو حالت خطی (α-GEP) و غیرخطی (PT-GEP) و ج) تجزیه دادهها با استفاده از پنج تابع موجک مختلف به دو زیرسری جزئیات و تقریب، آماده و به مدل GEP معرفی گردید. نتایج حاصل از اجرای مدلهای خطی و غیرخطی GEP نشان داد که در هر دو حالت، مدل با چهار تاخیر به بیشترین دقت در پیشبینی جریان رودخانه دست یافته اما عملکرد مدل غیرخطی GEP با توجه به شاخصهای ارزیابی مورد استفاده اندکی بهتر بود. در مرحله بعد ترم پریودیک به ورودیهای مدل افزوده شد. براساس نتایج به دست آمده مدل PT-GEP با الگوی M4 کمترین خطا و بیشترین دقت را به خود اختصاص داده و توانسته شاخص RMSE را هشت درصد کاهش دهد. سپس در گام سوم دادههای جریان رودخانه با استفاده از توابع موجک تجزیه و مدلهای W-GEP ایجاد گردید. نتایج کلی این پژوهش نشان داد که مدلهای W-GEP از عملکرد بسیار مطلوبی برخوردار بوده به طوری که میتوان از آنها به عنوان یک روش موثر در پیشبینی جریان میانمدت رودخانهها استفاده نمود. | ||
کلیدواژهها | ||
برنامهریزی بیان ژن؛ تابع موجک؛ سطح تجزیه؛ مدل هیبرید | ||
مراجع | ||
1- Ahmadi F., Dinpashoh Y., Fakheri F. A., Khalili K., and Darbandi S. 2015. Comparing nonlinear time series models and genetic programming for daily river flow forecasting (Case study: Barandouz-Chai River). Journal of Water and Soil Conservation 22(1) : 121-169. (In Persian with English abstract) 2- Ahmadi F., Radmanesh F., and Mirabbasi Najaf Abadi R. 2014. Comparison between Genetic Programming and Support Vector Machine Methods for Daily River Flow Forecasting (Case Study: Barandoozchay River). Journal of Water and Soil 28(6): 1162-1171. (In Persian with English abstract) 3- Ahmadi F., Radmanesh F., and Mirabbasi R. 2016. Comparing the performance of Support Vector Machines and Bayesian networks in predicting daily river flow (Case study: Baranduz Chai River). Journal of Water and Soil Conservation 22(6): 171-186. (In Persian with English abstract) 4- Ashofteh P.S., Bozorg-Haddad O., and Loáiciga H.A. 2020. Logical genetic programming (LGP) application to water resources management. Environmental Monitoring and Assessment 192(1): 34-42. 5- Daubechies I. 1992. Ten lectures on wavelets. 2nd ed. Philadelphia: SIAM, CBMS-NSF regional conference series in applied mathematics 61. 6- Deka P.C., and Prahlada R. 2012. Discrete wavelet neural network approach in significant wave height forecasting for multistep lead time. Ocean Engineering 43: 32-42. 7- Farbodfam N., Ghorbani M.A., and Aalami M.T. 2009. Forecasting river flow using genetic programming (Case study: Lighwan watershed). Journal of Water and Soil Science 19(1):107-123. (In Persian with English abstract) 8- Ferreira C. 2002. Genetic representation and genetic neutrality in gene expression programming. Advances in Complex Systems 5(4): 389-408. 9- Freire P.K.D.M.M., Santos C.A.G., and da Silva G.B.L. 2019. Analysis of the use of discrete wavelet transforms coupled with ANN for short-term streamflow forecasting. Applied Soft Computing 80: 494-505. 10- Ghorbani M.A., Shiri J., and Kazemi H. 2010. Estimation of Maximum, Mean and Minimum Air Temperature in Tabriz City Using Artificial Intelligent Methods. Journal of Agriculture Science 20(4): 87-104. (In Persian with English abstract) 11- Hadi S.J., and Tombul M. 2018. Monthly streamflow forecasting using continuous wavelet and multi-gene genetic programming combination. Journal of Hydrology 561: 674-687. 12- Kumar M., and Sahay R.R. 2018. Wavelet-genetic programming conjunction model for flood forecasting in rivers. Hydrology Research 49(6): 1880-1889. 13- Labat D. 2005. Recent advances in wavelet analyses: Part 1. A review of concepts. Journal of Hydrology 314: 275-288. 14- Lohani A.K., Kumar R., and Singh R.D. 2012. Hydrological time series modeling: A comparison between adaptive neuro-fuzzy, neural network and autoregressive techniques. Journal of Hydrology 442: 23-35. 15- Mallat S.G. 1998. A wavelet tour of signal processing, San Diego. 16- Grossmann A., and Morlet J. 1984. Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape. SIAM Journal on Mathematical Analysis 15(4): 723-736. 17- Mehr A.D. 2018. An improved gene expression programming model for streamflow forecasting in intermittent streams. Journal of Hydrology 563: 669-678. 18- Mehr A.D., and Majdzadeh Tabatabai M.R. 2010. Prediction of Daily Discharge Trend of River Flow Based on Genetic Programming. Journal of Water and Soil 24(2): 325-333. (In Persian with English abstract) 19- Mehr A.D., and Nourani V. 2018. Season algorithm-multigene genetic programming: a new approach for rainfall-runoff modelling. Water Resources Management 32(8): 2665-2679. 20- Montaseri M., and Zamanzad Ghavidel S. 2014. River Flow Forecasting by Using Soft computing. Journal of Water and Soil 28(2): 394-405. (In Persian with English abstract) 21- Nohegar A., Motamednia M., and Malekian A. 2016. Daily river flood modeling using genetic programming and artificial neural network (Case study: Amameh representative watershed). Physical Geography Research Quarterly 48(3): 367-383. (In Persian with English abstract) 22- Parmar K. S., Makkhan S.J.S., and Kaushal S. 2019. Neuro-fuzzy-wavelet hybrid approach to estimate the future trends of river water quality. Neural Computing and Applications 31(12): 8463-8473. 23- Polikar R. 1996. Fundamental concepts and an overview of the wavelet theory. Second Edition, Rowan University, College of Engineering Web Servers, Glassboro. NJ. 08028. 24- Rahmani-Rezaeieh A., Mohammadi M., and Mehr A.D. 2020. Ensemble gene expression programming: a new approach for evolution of parsimonious streamflow forecasting model. Theoretical and Applied Climatology 139(2): 549-564. 25- Solgi A., Zarei H., and Golabi M. 2017. Performance Assessment of Gene Expression Programming Model Using Data Preprocessing Methods to Modeling River Flow. Journal of Water and Soil Conservation 24(2): 185-201. (In Persian with English abstract) 26- Sun Y., Niu J., and Sivakumar B. 2019. A comparative study of models for short-term streamflow forecasting with emphasis on wavelet-based approach. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33(10): 1875-1891. 27- Tayyab M., Zhou J., Dong X., Ahmad I., and Sun N. 2019. Rainfall-runoff modeling at Jinsha River basin by integrated neural network with discrete wavelet transform. Meteorology and Atmospheric Physics 131(1): 115-125. 28- Wang W., and Ding J. 2003. Wavelet Network Model and Its Application to the Prediction of Hydrology. Nature and Science, pp. 67-71. 29- Yaseen Z.M., Sulaiman S.O., Deo, R.C., and Chau K.W. 2019. An enhanced extreme learning machine model for river flow forecasting: State-of-the-art, practical applications in water resource engineering area and future research direction. Journal of Hydrology 569: 387-408. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 576 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 513 |