توسعه مدل غیرخطی ماسکینگام با استفاده از هیبرید الگوریتم‌های فراکاوشی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار/ گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهرکرد.

2 دانشجوی کارشناسی ارشد/ منابع آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهرکرد.

چکیده

با توجه به وجود ارتباط غیرخطی بین ذخیره و دبی جریان در مدل ماسکینگام غیرخطی، این مدل از مزیت‌های بالایی نسبت به مدل خطی برخوردار می-باشد. تخمین صحیح پارامترهای این مدل، جهت دستیابی به دقت مناسب ضروری است. بررسی مطالعات قبلی بیانگر وجود 5 مدل غیرخطی اصلاح شده است که با الگوریتم‌های مختلف بهینه‌سازی سعی نمودند تا دقت پیش‌بینی هیدروگراف خروجی را افزایش دهند. با توجه به خطای موجود در هیدروگراف خروجی روندیابی شده توسط مدل‌های قبلی، در این مطالعه ساختار جدیدی از مدل غیرخطی ماسکینگام بر مبنای هیبرید الگوریتم‌های فراکاوشی PSO و DSO توسعه داده شد. در این مدل 8 پارامتره (مدل NL6) از ضریب بهبوددهنده γ، که با توجه به تعداد دبی اوج واقع در هیدروگراف خروجی مقادیر کمتر و بیشتر از یک را به خود می‌گیرد، استفاده گردید. اعمال رویکرد پیشنهادی بر روی سه نوع هیدروگراف ورودی و تعیین مقادیر بهینه پارامترهای مدل NL6 نشان می‌دهد که این مدل از دقت بالایی در تخمین مقادیر دبی هیدروگراف خروجی برخوردار می‌باشد. میزان کاهش خطای مدل NL6 بر اساس شاخص‌های SSQ و SAD برای هیدروگراف چند اوجه به ترتیب برابر با 53 و 6/35 درصد نسبت به آخرین مدل پیشنهادی می‌باشد. لذا این مدل می‌توان از عملکرد بالایی در تخمین هیدروگراف روندیابی شده سیل برخوردار باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Development of Nonlinear Muskingum Model Using Evolutionary Algorithms Hybrid

نویسندگان [English]

  • M. Mohammad Rezapour Tabari 1
  • S.A. Emami Dehcheshmeh 2
1 Associate Professor in Civil Engineering, Deptartment of Engineering, Shahrekord University, Shahrekord, Iran.
2 M.Sc. Student in Civil Engineering - Hydraulic Structures, Shahrekord University, Shahrekord, Iran.
چکیده [English]

The nonlinear Muskingum model has a significant advantage as compared to the linear one due to the nonlinear relationship between storage and flow dishcrage. In this model, the correct estimation of the parameters is necessary to achieve the proper precision. Previous studies indicate that there are five nonlinear corrected models, which, with different optimization algorithms, tried to increase the prediction accuracy of output hydrographs. Due to the error in the output hydrograph of the previous models, in this study, a new structure of nonlinear Muskingum model was developed based on hybrid PSO and DSO algorithms. In this model (NL6 model) with eight parameters, the improvement coefficient γ are used. This coefficient takes less and more than one according to the number of peak discharge in the output hydrograph. By applying the proposed approach to the three types of input hydrograph and determining the optimal values of the parameters of the NL6 model, it shows that this model has a high accuracy in estimating the discharge values of the output hydrograph. The error reduction rate of the NL6 model based on SSQ and SAD indicators for multi-peak hydrographs is 53 and 35.6 percent compared to the last proposed model, respectively. So, this model can have a high performance in estimated flood routing hydrograph.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Flood Routing
  • Nonlinear Muskingum Method
  • parameter estimation
  • Evolutionary Algorithms Hybrid
Akbari GH, Barati R, Hosseinnezhad AR (2011) Analysis for the different schemes of the muskingum-cunge method in the natural waterways. Iran-Water Resources Research 7(3):62-74 (In Persian)
Al-Humoud JM, Ismail IE (2006) Approximate methods for the estimation of muskingum flood routing parameters. Water Resources Management 20(6):979-990
Bajracharya K, Barry DA (1997) Accuracy criteria for linearized diffusion wave flood routing. Journal of Hydrology 195(1–4):200–217
Barati R (2011) Parameter estimation of nonlinear muskinugm models using the nelder-mead simplex algorithm. Journal of Hydrologic Engineering 16(11):946–954
Barati R (2013) Application of excel solver for parameter estimation of the nonlinear muskingum models. KSCE Journal of Civil Engineering 17(5):1139-1148
Bozorg Haddad O, Hamedi F, Orouji H, Pazoki M, Loáiciga HA (2015) A re-parameterized and improved nonlinear muskingum model for flood routing. Water Resources Management 29(9):3419-3440
Chow VT (1959) Open channel hydraulics. McGraw-Hill, New York. 680p
Chow VT, Maidment D, Mays L (1988) Applied hydrology. McGraw-Hill, New York, 572p
Chu HJ, Chang LC (2009) Applying particle swarm optimization to parameter estimation of the nonlinear muskingum model. Journal of Hydrologic Engineering ASCE 14(9):1024–1027
Cunge JA, Holly FM, Verwey A (1980) Practical aspects of computational river hydraulics. Pitman Publishing Limited, London, 420p
Das A (2009) Reverse stream flow routing by using muskingum models. Sādhanā 34(3):483-499
Das A, (2004) Parameter estimation for muskingum models. Journal of Irrigation Drainage Engineering 130(2):140–147
Easa SM (2013) New and improved four parameter nonlinear muskingum model. Proceeding of the Institution of Civil Engineering-Water Management 167(5):288–298
Easa SM (2015) Evaluation of nonlinear muskingum model with continuous and discontinuous exponent parameters. KSCE Journal of Civil Engineering 19(7):2281-2290
Fotuhi M, Maghrebi MF (2011) The Impact of effective parameters on muskingum-cunge in comparison with dynamic routing. Iran-Water Resources Research 7(1):26-37
Garcia ES, Loáiciga HA (2013) Sea-level rise and flooding in coastal riverine floodplains. Hydrologic Science Journal 59(1):1–17
Gavilan G, Houck MH (1985) Optimal muskingum river routing. Proceedings of ASCE WRPMD Specialty Conference on Computer Applications in Water Resources, 10-12 June, New York, Reston, VA, USA, 1294–1302
Geem ZW (2014) Issues in optimal parameter estimation for the nonlinear muskingum flood routing model. Engineering Optimization 46(3):328-339
Gill MA (1978) Flood routing by muskingum method. Journal of Hydrologic 36(3–4):353–363
Latt ZZ (2015) Application of feedforward artificial neural network in muskingum flood routing: a black-box forecasting approach for a natural river system. Water Resources Management 29(14):4995-5014
Mohammad Rezapour Tabari M (2016) Prediction of river runoff using fuzzy theory and direct search optimization algorithm coupled model. Arabian Journal for Science and Engineering 41:4039–4051
Mohan S (1997) Parameter estimation of nonlinear muskingum models using genetic algorithm. Journal of Hydraulic Engineering 123(2):137–142
Natural Environment Research Council (NERC) (1975) Flood studies report. vol III, Institute of Hydrology, Wallingford
O’Donnell T, Pearson CP, Woods RA (1988) Improved fitting for the three parameter muskingum procedure. Journal of Hydrologic Engineering 114(5):516–528
Orouji H, Bozorg Haddad O, Fallah-Mehdipour E, Marin˜o MA (2013) Estimation of muskingum parameter by meta-heuristic algorithms. Proceedings of the Institution of Civil Engineers Water Management 166(WM6):315-324
Samani HMV, Shamsipour GA (2004) Hydrologic flood routing in branched river systems via nonlinear optimization. Journal of Hydraulical Researches 24(1):55–59
Tewolde MH, Smithers JC (2006) Flood routing in ungauged catchments using muskingum methods. Journal of Water South Africa 32(3):379–388
Wilson EM (1974) Engineering Hydrology. MacMillan Education Ltd, Hampshire Management 167(5):288–298
Yoon J, Padmanabhan G (1993) Parameter estimation of linear and nonlinear muskingum models. Journal of Water Resources Planning Management 199(5):600–610