فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

پیش‏بینی جریان رودخانه به‌منظور مدیریت و برنامه‏ریزی منابع آب در رودخانه‏ها، دریاچه‏ها، مخازن سدها و همچنین برای حفاظت کناره‏های رودخانه در زمان وقوع سیلاب انجام می‏گیرد. در این تحقیق از مدل‏های شبکه‏های عصبی مصنوعی، هیبرید‏ موجک‌ـ عصبی، برنامه‏ریزی بیان ژن و کمترین مربعات ماشین بردار پشتیبان به‌منظور تخمین جریان روزانۀ رودخانۀ خیاوچای استفاده شد. بدین‌منظور داده‏های دبی و بارش روزانۀ ایستگاه هیدرومتری پل سلطانی واقع بر رودخانۀ یادشده طی دورۀ آماری 1378‌ـ 1392 به‏کار گرفته شد. پس از محاسبۀ ضرایب همبستگی متقابل متغیرهای بارش و دبی، شش الگوی مختلف به‌منظور تخمین رواناب روزانه تعیین شد. برای ارزیابی مدل‏ها از شاخص‏های آماری و آزمون ANOVA استفاده شد. نتایج بیان‌کنندۀ برتری مدل هیبرید‏ موجک‌ـ عصبی با بیشترین ضریب همبستگی (877/0=R)، کمترین ریشۀ میانگین مربعات خطا (696/0=RMSE) و ضریب نش ساتکلیف برابر 767/0 در مرحلۀ صحت‏سنجی بود. نتایج آزمون آنوا نیز نتایج شاخص‏های آماری را تأیید کرد و مدل هیبرید موجک‌ـ عصبی با داشتن کمترین مقدار آمارۀ F (11/0) و بیشترین سطح معناداری (75/0) به‌عنوان بهترین مدل شناخته شد. در برآورد دبی بیشینه (سیلاب) نیز مدل یادشده با میانگین خطای نسبی 19/30 درصد، به مقدار شایان توجهی خطای کمتری نسبت به سایر مدل‏ها داشت.