فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

پیش‌بینی دقیق و صحیح جریان آب‌های سطحی در برنامه ریزی اصولی و مدیریت صحیح منابع آب نقش بسزایی دارد، برای دست یافتن به این مهم مدل‌های پیش‌بینی مختلف که با استفاده از روابط ریاضی بر پایه اطلاعات هیدرولوژی بنا شده‌اند، می‌توانند داده‌های مورد نیاز را با دقت کافی پیش‌بینی کنند. در این مطالعه از داده‌های دبی جریان ماهانه ایستگاه‌ هیدرومتری پل‌چهر در یک دوره آماری 48 ساله (1397شهریور-1350مهر) استفاده‌شد. دو سناریوی اصلی با و بدون اعمال پیش‌پردازش(استانداردسازی) با دو رویکرد سری زمانی یا غیرسری‌زمانی بررسی شد. همچنین از الگوریتم جنگل تصادفی برای بررسی کاهش ابعاد ورودی مدل استفاده شد. در هر سناریو معیارهای ارزیابی مدل تغییرات واریانس، ضریب تبیین و مجذور مربعات خطا محاسبه گردید. در همه حالت‌ها به ترتیب 80 و 20 درصد داده‌ها برای آموزش و تست مدل در نظر گرفته شده است. مدل نوشته شده به زبان برنامه‌نویسی پایتون است. از الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی پارامترهای روش رگرسیون بردار پشتیبان استفاده‌شد. نتایج نشان داد که ابتدا استاندارد‌سازی سپس درنظر نگرفتن توالی سری زمانی داده‌ها، کاهش ابعاد ورودی مدل نیز استفاده از الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل رگرسیون بردار پشتیبان به ترتیب بیش‌ترین اثر بر دقت پیش‌بینی را دارد به طوریکه بالاترین ضریب تبیین برای داده‌های آموزش برابر 85/0 و برای تست معادل6/0 است. چنانچه عمل استاندارسازی داده‌ها صورت نگیرد منظور نمودن رویکرد سری‌زمانی و کاهش ابعاد ورودی مدل منجر به نتایج بهتری در پیش‌بینی مدل SVR خواهد شد و استفاده از بهینه‌ساز الگوریتم ژنتیک نسبت به مدل ساده آن تاثیر معنی‌داری بر بهبود نتایج خواهد داشت.