برنامه ریزی ژنتیک و کاربرد آن در مدل سازی فرآیند بارش- رواناب

نقش و اهمیت فرآیند بارش-رواناب در مطالعات منابع آب موجب شده که این فرآیند از دیر باز مورد توجه متخصصین قرار گیرد. از این رو روش های متعددی همچون شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم های فازی و نرو فازی، آنالیز موجک، الگوریتم ژنتیک، برنامه ریزی ژنتیک و معادلات دیفرانسیل تصادفی برای مدلسازی فرآیند بارش-رواناب توسعه یافته است. برنامه ریزی ژنتیک علاوه بر توانایی استخراج رابطه ی بین متغیرهای ورودی و خروجی به طور خودکار و هوشمند، متغیرهایی که در مدل بیشترین تاثیر را دارند انتخاب می کند. در این تحقیق، برنامه ریزی ژنتیک(GP) برای مدلسازی فرآیند بارش-رواناب روزانه در حوضه آبریز لیقوان با مساحت 19/76 کیلومتر مربع استفاده شده است. از آنجایی که GP توان انتخاب بهترین متغیرها را دارد، ابتدا متغیرهای معنی دار با 10 بار اجرای GP مشخص و سپس مدلسازی با متغیرهای معنی دار و دو مجموعه عملگر ریاضی انجام شد. در مقایسه نتایج دو مدل حاصل از دو مجموعه عملگر ریاضی درحالت بهینه، ضریب همبستگی و میانگین مربعات خطا برای آموزش در دو مدل یکسان و به ترتیب 85/0 و 06/0 و برای تست در مدل حاصل از مجموعه عملگر ریاضی یک، به ترتیب 93/0 و 2/0 و در مدل حاصل از مجموعه عملگر ریاضی دو، به ترتیب 97/0 و 08/0 به دست آمد. بنابراین مدل حاصل از مجموعه عملگر ریاضی دو، به عنوان مدل بارش-رواناب حوضه آبریز لیقوان پیشنهاد گردید.