پیش بینی رواناب به کمک روش های آماری ، هوش مصنوعی و مدل‌های هواشناسی ( مطالعه موردی سد امیرکبیر)

پورمحمدی, سمانه; انوری, صدیقه

doi:10.22098/mmws.2023.12217.1210

پیش بینی رواناب به کمک روش های آماری ، هوش مصنوعی و مدل‌های هواشناسی ( مطالعه موردی سد امیرکبیر)

نوع مقاله : مطالعه موردی

نویسندگان

¹ دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری و کارشناس فنی شرکت آب و نیروی ایران

² استادیار گروه اکولوژی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران

10.22098/mmws.2023.12217.1210

چکیده

پیش بینی جریان روزانه رودخانه یکی از مهم ترین مسائل هیدرولوژیکی است که برای مدیریت سیلاب بسیار مهم است. مقادیر دبی عبوری رودخانه را می توان از روش های متعددی برآورد نمود، که هر یک از روش ها دارای نقاط ضعف و قوتی هستند. در خصوص مدل های بارش - رواناب به دلیل عکس العمل غیر خطی یک حوزه آبخیز به رویداد باران مساله بسیار پیچیده می گردد. علاوه بر این به دلیل تغییرات مکانی بارش در یک حوزه این پیچیدگی بیشتر نیز می شود. در این مقاله به بررسی مدل بارش و رواناب به کمک روش های آماری و رگرسیون چند متغییره پرداخته شدهدف مقاله حاضر، پیش‌بینی جریان ورودی به سد امیرکبیر با استفاده از روش‌های رگرسیون چند متغیره و روشهای هوش مصنوعی (AI) شامل مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می‌باشد. بدین منظور از آمار7 ساله جریان رودخانه کرج (1401-1395) استفاده شد. نتایج ارزیابی عملکرد مدلها با شاخص‌هایی همچون ضریب تبیین (R2)، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، نشان داد که مدل ANN در هر دو مرحله کالیبراسیون (آموزش) و صحت‌سنجی (آزمایش) عملکرد بهتری نسبت به مدل رگرسیون چند متغیره داشته است. شاخص‌های دقت مدل برای مرحله آموزش مدل ANN برابر R2=0.77 و RMSE=0.27 m^3/s بوده است در حالیکه این شاخص‌ها برای مرحله آزمایش برابر با R2=0.87 و RMSE=0.46 m^3/s می‌باشد که حاکی از عملکرد بهتر مدل ANN بوده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات