بررسی قابلیت روش ماشین بردار پشتیبان و تبدیل موجک در پیش‌بینی کمیت و کیفیت آب (مطالعه موردی: تالاب انزلی)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران.

2 دانشیار گروه مهندسی آب دانشکاه آزاد اسلامی واحد لاهیجان

3 استادیار، گروه کشاورزی، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران

10.22034/iwrr.2024.431495.2734

چکیده

در این پژوهش به منظور تهیه یک زیرساخت پیش‌بینی عددی از وضعیت تغییرات کمیت و کیفیت تالاب انزلی، از قابلیت روش ماشین بردار پشتیبان و تبدیل موجک استفاده گردیده است. با توجه به لزوم سنجش دقیق پیش‌بینی‌های اقلیمی از آمار موجود کمی و کیفی جریانات سطحی، از داده‌های صحرایی و رقوم زمینی در یک بازه زمانی 20 ساله از سال 1380 تا 1399 به صورت پایه محاسبات با پیش پردازش در محیط نرم افزاری پایتون استفاده شد. نتایج در این مورد حاکی از آن تطابق بالای رگرسیون استخراج شده با تابع RBF در مقابل رگرسیون خطی محیط اکسل در روش تجربی داشت. همچنین پس از تایید روش تجربی با استفاده از مدل SVM، اقدام به توسعه یک مدل تبدیل موجک به جهت تعیین نهایی پارامتر تبدیل موجک مداوم گردید. نتایج نشان داد که مقدار تابع هدف در بازه داده 2- تا 2 در تابع شعاعی و مدل خطی تقریبا مقدار نزدیک به هم در بازه 9/0- تا 1/0 بوده است اما این اعداد در تابع چند جمله ای متفاوت بوده است که نتایج حاکی از تطابق بالای رگرسیون استخراج شده با تابع RBF در مقابل رگرسیون خطی محیط اکسل در روش تجربی داشت. همچنین نتایج نشان داد که مدل پیش‌بینی SVM به خوبی برازش تابع RBF را بر دادهها مطابق با برازش رگرسیون خطی در روش تجربی کشف روند و سری زمانی دادههای کاربر استخراج کرد. نتایج در این مورد حاکی از CWT با تراکم چهار در دوره‌های ثبتی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigating the Ability of Support Vector Machine and Wavelet Transform Method in Predicting Water Quantity and Quality (Case Study: Anzali Lagoon)

نویسندگان [English]

  • S Nasiri 1
  • J Behzadi 3
1 PhD student, Department of Water Science Engineering, Lahijan Branch, Islamic Azad University, Lahijan, Iran.
2
3 Assistant Professor, Department of Agriculture, Lahijan Branch, Islamic Azad University, Lahijan, Iran
چکیده [English]

In this research, in order to prepare a numerical prediction infrastructure of the state of quantity and quality changes of Anzali wetland, prediction using artificial intelligence method. In this research, due to the necessity of accurate measurement of climate forecasts from existing quantitative and qualitative statistics of surface currents, from field data and ground data in a 20-year period from 1999 to 2020, based on calculations with Processing was used in the software environment. The results indicated that the regression extracted with the RBF function had a high match compared to the linear regression. Also, after confirming the experimental method using the SVM model, a wavelet transform model was developed to determine the final parameter of CWT. The results showed that the value of the target function in the data range of -2 to 2 in the radial function and the linear model was almost close to each other in the range of -0. 9 to 0. 1, but these numbers were different in the polynomial function, which results it indicated a high compatibility of the regression extracted with the RBF function compared to the linear regression. Also, the results showed that the SVM prediction model well fitted the RBF function on the data in accordance with the linear regression fitting in the experimental method of discovering the trend and the time series of the user's data. The results in this case indicate CWT with a density of four in the recorded periods in accordance with the images.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Flow. model
  • Anzali lagoon
  • SVM
  • Wavelet

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 20 اسفند 1402
  • تاریخ دریافت: 29 آذر 1402
  • تاریخ بازنگری: 14 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش: 20 اسفند 1402