فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

پیش­­بینی دقیق جریان روزانه، نقش به­سزایی در مدیریت کارآمد منابع آب ایفا می­کند. به این منظور در این تحقیق سعی شده است که جهت مدل­سازی هرچه دقیق­تر فرآیند پیش‌بینی جریان روزانه رودخانه نوران­چای واقع در حوضه آتشگاه، از شبکه­های عصبی مصنوعی (ANN) استفاده ­گردد. همچنین به‌منظور افزایش کارآیی ANN از تجزیه مؤلفه‌های اصلی (PCA) جهت پیش‌پردازش داده­های ورودی استفاده گردیده و درنهایت داده­های خروجی حاصل، با نتایج مدل رگرسیون خطی چند متغیره (MLR) مقایسه شده است. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی ANN-PCA در قیاس با مدل ANN منفرد و MLR از دقت بسیار بالایی برخوردار است. به­طوری­که نتایج معیارهای ارزیابی شامل ضریب همبستگی (CC)، ضریب راندمان (EC) و جذر میانگین مربعات خطاها (RMSE) برای مدل ترکیبی ANN-PCA (در مرحله صحت­سنجی) برابر 9959/0=CC، 9905/0=EC و 0071/0=RMSE، مدل ANN منفرد (در مرحله صحت­سنجی) برابر 9093/0=CC، 8269/0=EC و 0405/0=RMSE و مدل MLR برابر 8866/0=CC، 7860/0=EC و 0926/0=RMSE به‌دست آمدند. همچنین استفاده از PCA به‌عنوان یک روش مؤثر جهت پیش‌پردازش داده­ها، با ایجاد مؤلفه‌های مستقل از هم موجب از بین رفتن هم خطی چندگانه می­شود. بنابراین PCA موجب افزایش کارآیی مدل ANN می­گردد.