مدل‌سازی جریان روزانه رودخانه با استفاده از فرامدل‌های شبیه‌ساز (مطالعه موردی:رودخانه گاماسیاب)

نویسندگان

1 دانشیار دانشکده محیط زیست، دانشگاه تهران، ایران.

2 استادیار دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، ایران.

3 دانشجوی دکتری منابع آب، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی؛ پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران؛ کرج؛ ایران.

4 دکترای منابع آب، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، ایران. (نویسنده مسئول)

doi
10.22034/jest.2020.33087.4089
چکیده

زمینه و هدف: هدف در ابتدا بیان نمودن تفاوت ها و شناسایی3 مدل به نام های، برنامه ریزی بیان ژن (GEP)، شبکه عصبی فازی (ANFIS) و شبکه بیزین (BN) است و مقایسه آنها با یکدیگر و سوال اساسی تحقیق این است که ایا فرامدل شبیه ساز برتر در این مطالعه می تواند در شرایط کمبود داده و اطلاعات، جایگزین مناسبی برای مدل های مفهومی باشد. روش بررسی: داده های مورد استفاده برای این پژوهش، داده های بارش و جریان روزانه رودخانه گاماسیاب نهاوند در یک دوره 10 ساله 1391-1381 می باشد. برای مرحله پیش بینی یا شبیه سازی از داده های سال آبی 1391-1390 استفاده شده است. یافته ها: در مرحله آموزش و با توجه به ضریب تبیین و پارامتر جذر میانگین مربعات خطا و معیار AIC، مشاهده می‌شود که در هر 3 مدل، هم در مرحله آموزش و هم در مرحله تست شاهد اختلاف بسیار اندک در مقدار این پارامتر ها هستیم و نتایج هر 3مدل تقریبا با اختلاف بسیار اندک، نزدیک به هم است و تقریبا برتری نسبی مدل GEP را می توان مشاهده کرد. بحث و نتیجه گیری: نتایج بیانگر آن است که فرامدل[1] شبیه‌ساز بیان ژن توانایی خوبی برای شبیه‌سازی و پیش بینی جریان روزانه رودخانه دارد و این فرامدل شبیه ساز، می تواند در شرایط کمبود داده و اطلاعات، جایگزین مناسبی برای مدل های مفهومی باشد. علاوه بر این سرعت اجرای مدل برنامه ریزی بیان ژن نسبت به بقیه مدل‌ها بیشتر بوده و در زمان کوتاهی قادر به ارائه نتایج بوده است. [1]- Meta Model