TY - JOUR T1 - Investigation of Ability of Decision Trees Model to Estimate River Suspended Sediment (Case Study: Ilam Dam Basin) TT - بررسی کارایی مدل درختان تصمیم‌گیری در برآورد رسوبات معلق رودخانه‌ای (مطالعه موردی: حوضه سد ایلام) JF - JSTNAR JO - JSTNAR VL - 17 IS - 63 UR - http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-2546-fa.html Y1 - 2013 SP - 109 EP - 121 KW - Suspended sediment KW - Decision trees model KW - Ilam dam basin. N2 - تخمین درست حجم رسوبات حمل شده توسط رودخانه‌ها در پروژه‌های آبی از اهمیت بسیاری برخوردار است. در حقیقت حصول روش‌هایی برای محاسبه دبی رسوبات مهم‌ترین هدف تحقیقات مربوط به فرآیند رسوب شده است. از جمله این روش‌ها می‌توان به روش‌های یادگیری ماشین از قبیل مدل درختان تصمیم‌گیری که مبتنی بر اصول یادگیری می‌باشند، اشاره کرد. روش درخت تصمیم یک روش سلسله مراتبی یا چند مرحله‌ای است که در آن به‌صورت بازگشتی مجموعه داده‌ها به روش دودویی به تقسیمات فرعی و کوچک‌تر تقسیم‌بندی می‌شود تا زمانی‌که تقسیمات فرعی نهایی نتوانند بیشتر از آن تجزیه شوند. درختان تصمیم استقرایی مجموعه‌ای از داده‌های معلوم را می‌گیرد و یک درخت تصمیم را از آن استنتاج می‌کند. سپس درخت می‌تواند به‌صورت مجموعه قوانینی برای پیش‌بینی ویژگی‌های معلوم استفاده شود. در این تحقیق کارایی این تکنیک در پیش‌بینی میزان آورد رسوبات رودخانه گل گل حوضه سد ایلام مورد بررسی قرار گرفته است. جهت ارزیابی دقت و صحت نتایج این مدل که در محیط برنامه‌نویسی M‏ATLAB اجرا شده است معیارهای آماری R, BIAS ,RMSE ,r2 و MAE مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج نشان داده که به‌طورکلی و براساس تمامی معیارهای آماری ذکر شده، مدل درخت تصمیم‌گیری در مقایسه با روش مرسوم منحنی سنجه رسوب تطابق بسیار بیشتری با مقادیر اندازه‌گیری شده داشته و مهم‌ترین عامل ایجاد درخت که هم‌بستگی بالایی با مقادیر رسوب داشته است، دبی متناظر با رسوب و سپس بارش‌های روزانه بوده است. M3 ER -