Journal of Water and Soil Science
علوم آب و خاک
jwss
Agriculture
http://jstnar.iut.ac.ir
0
user
2476-3594
2476-5554
10.47176/jwss
fa
jalali
1400
2
1
gregorian
2021
5
1
25
1
online
1
fulltext
fa
مقایسه روشهای برنامهریزی بیان ژن و رگرسیونهای پارامتریک و ناپارامتریک در پیشبینی دبی میانگین روزانه رودخانه کارون (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری ملاثانی)
Comparison of Gene Expression Programming (GEP) and Parametric and Non-parametric Regression Methods in the Prediction of the Mean Daily Discharge of Karun River
(A case Study: Mollasani Hydrometric Station)
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">امروزه، پیش‏بینی جریان رودخانه ‏ها از مباحث مهم در هیدرولوژی و منابع آب است که می‏توان از نتایج الگوبندی جریان رودخانه در مدیریت منابع آب، مدیریت سازههای آبی و پیشبینی سیل استفاده کرد. در این تحقیق، عملکرد مدل برنامه‏ ریزی بیان ژن (</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">GEP</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">)، رگرسیون پارامتریک خطی (</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">LR</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">)، رگرسیون پارامتریک غیرخطی (</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">NLR</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">) و همچنین روش ناپارامتریک </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">-K</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> نزدیک­ترین همسایگی (</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">K-NN</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">)، در پیش‏بینی میانگین دبی روزانه رودخانه کارون در محل ایستگاه هیدرومتری ملاثانی طی دوره آماری 96-1346 مورد ارزیابی قرار گرفته است. ترکیب­ های مختلفی از دادههای ثبت شده بهعنوان الگوی ورودی برای پیشبینی دبی جریان استفاده شد. نتایج بهدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل برنامهریزی بیان ژن با ضریب تبیین (0/827</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;"><span style="font-size:9.0pt;">=</span></span></span></strong> <strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">R<sup>2</sup></span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">)، جذر میانگین مربعات خطا (59/45</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">= </span></span></span></strong> <strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">RMSE</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">) و میانگین خطای مطلق (26/64</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">MAE=</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">) در مرحله صحتسنجی برای پیش‏بینی دبی روزانه رودخانه کارون در ایستگاه ملاثانی با تأخیر 5 روز، در مقایسه با روش ‏های </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">LR</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">، </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">NLR</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> و </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR" style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:Times New Roman Bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">K-NN</span></span></span></strong><strong><span style="letter-spacing:-.2pt;"><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> بوده است. همچنین، ارزیابی عملکرد مدلها در پیشبینی مقادیر حداکثر آبدهی جریان نشان داد که همه مدلها میزان جریان را در بیشتر موارد کمتر از مقدار مشاهداتی تخمین زدهاند. </span></span></span></strong></div>
<div style="text-align: justify;">Nowadays, the prediction of river discharge is one of the important issues in hydrology and water resources; the results of daily river discharge pattern could be used in the management of water resources and hydraulic structures and flood prediction. In this research, Gene Expression Programming (GEP), parametric Linear Regression (LR), parametric Nonlinear Regression (NLR) and non-parametric K- Nearest Neighbor (K-NN) were used to predict the average daily discharge of Karun River in Mollasani hydrometric station for the statistical period of 1967-2017. Different combinations of the recorded data were used as the input pattern to predict the mean daily river discharge. The obtained esults indicated that GEP, with R<sup>2</sup>= 0.827, RMSE= 59.45 and MAE= 26.64, had a better performance, as compared to LR, NLR and K-NN methods, at the validation stage for daily Karun River discharge prediction with 5-day lag, at the Mollasani station. Also, the performance of the models in the maximum discharge prediction showed that all models underestimated the flow discharge in most cases. </div>
آبدهی رودخانه, برنامهریزی بیان ژن, رگرسیون خطی و غیرخطی, K - نزدیکترین همسایگی, کارون.
River discharge, Gene expression programming, Linear and nonlinear regression, K- nearest neighbor, Karun.
43
62
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-10-12&slc_lang=fa&sid=1
M.
Alinezhadi
مهدی
علینژادی
mehdi_alinejadi@semnan.ac.ir
000319475328460035405
000319475328460035405
Yes
1- Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
1. گروه مهندسی آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
S. F.
Mousavi
سید فرهاد
موسوی
fmousavi@semnan.ac.ir
000319475328460035406
000319475328460035406
No
1- Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
1. گروه مهندسی آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
Kh.
Hosseini
خسرو
حسینی
khhoseini@semnan.ac.ir
000319475328460035407
000319475328460035407
No
1- Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
1. گروه مهندسی آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان