TY - JOUR T1 - Optimization of Gene Expression Programming Model using Wavelet Transform for Simulating Long-term Rainfall in Anzali City TT - بهینه‌سازی مدل برنامه‌ریزی بیان ژن توسط تبدیل موجک برای شبیه‌سازی بارش درازمدت شهر انزلی JF - JSTNAR JO - JSTNAR VL - 25 IS - 1 UR - http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3989-fa.html Y1 - 2021 SP - 27 EP - 42 KW - Hybrid model KW - Rainfall KW - Time series KW - Simulation KW - Sensitivity analysis N2 - تخمین و شبیه‌سازی روند بارندگی در نواحی مختلف جهان به‌دلیل خشکسالی و تغییر اقلیم از اهمیت فراوانی برخوردار است. در این مطالعه، یک مدل هوش مصنوعی ترکیبی برنامه‌ریزی بیان ژن- موجک (WGEP) برای مدل‌سازی بارندگی درازمدت 67 ساله شهر انزلی برای اولین بار توسعه داده شد. این مدل از ترکیب تبدیل موجک (Wavelet) و برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) به‌دست آمد. در ابتدا، بهینه‌ترین عضو خانواده تبدیل موجک معرفی شد. سپس با تجزیه و تحلیل نتایج مدل‌سازی، دقیق‌ترین تابع اتصال و برازش برای مدل برنامه‌ریزی بیان ژن به‌دست آمد. در ادامه، با استفاده از تابع خودهمبستگی و خودهمبستگی نسبی و تأخیرهای مختلف، 15 مدل WGEP توسعه داده شد. مدل‌های WGEP برای بازه‌های زمانی 37، 20 و 10 ساله به‌ترتیب آموزش، آزمون و صحت‌سنجی شدند. همچنین، با انجام تحلیل حساسیت، مدل برتر و مؤثرترین تأخیرها برای شبیه‌سازی بارش درازمدت شناسایی شدند. مدل برتر مقادیر تابع هدف را با دقت بالایی تخمین زد. به‌عنوان مثال، مقادیر ضریب همبستگی و شاخص پراکندگی برای این مدل در شرایط صحت‌سنجی به‌ترتیب برابر با 0/946 و 0/310 محاسبه شدند. علاوه بر این، تأخیرهای شماره 1، 2، 4 و 12 به‌عنوان مؤثرترین تأخیرها در مدل‌سازی بارش توسط مدل ترکیبی معرفی شدند. همچنین، نتایج مدل برتر ترکیبی با مدل برنامه‌نویسی بیان ژن مقایسه شد که مدل ترکیبی دقت بیشتری داشت. M3 10.47176/jwss.25.1.42421 ER -