Adaptive Network-based Fuzzy Inference System-Genetic Algorithm Models for Prediction Groundwater Quality Indices: a GIS-based Analysis
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
The prediction of groundwater quality is very important for the management of water resources and environmental activities. The present study has integrated a number of methods such as Geographic Information Systems (GIS) and Artificial Intelligence (AI) methodologies to predict groundwater quality in Kerman plain (including HCO3-, concentrations and Electrical Conductivity (EC) of groundwater). This research has investigated the abilities of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), the hybrid of ANFIS with Genetic Algorithm (GA), and Artificial Neural Network (ANN) techniques as well to predict the groundwater quality. Various combinations of monthly variability, namely rainfall and groundwater levels in the wells were used by two different neuro-fuzzy models (standard ANFIS and ANFIS-GA) and ANN. The results show that the ANFIS-GA method can present a more parsimonious model with a less number of employed rules (about 300% reduction in number of rules) compared to ANFIS model and improve the fitness criteria and so model efficiency at the same time (38.4% in R2 and 44% in MAPE). The study also reveals that groundwater level fluctuations and rainfall contribute as two important factors in predicting indices of groundwater quality.
Language:
English
Published:
Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, Volume:6 Issue: 2, Summer-Autumn 2018
Pages:
439 to 445
magiran.com/p1803164  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!