استفاده از مدل های ترکیبی ماشین بردار پشتیبان - موجکی و شبکه عصبی -موجکی در پیش بینی تراز آب زیرزمینی دشت اردبیل
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
آب های زیرزمینی همواره به عنوان یکی از منابع مهم و عمده ی تامین آب شرب و کشاورزی به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک مطرح بوده اند. به منظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه ی آنها، لازم است پیش بینی دقیقی از نوسانات سطح آب زیرزمینی صورت گیرد. در این تحقیق اطلاعات 15 پیزومتر موجود در دشت اردبیل مورد استفاده قرارگرفت. از تبدیل موجک و روش خوشه بندی به ترتیب برای پیش پردازش زمانی و مکانی استفاده گردید. روش مدل سازی مورد استفاده در این تحقیق، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی یک ماه آینده می باشد. در ابتدا پیزومترهای موجود با روش خوشه بندی نقشه خود سازمانده کلاس بندی شده و برای پیزومترهای مرکزی هر کلاس دو مدل فوق به صورت تکی و در ترکیب با تبدیل موجک به کار رفت. نتایج حاصله ضریب تبیین متوسط 94/0 برای آموزش و 89/0 برای صحت سنجی را در مرحله ی مدل سازی با ماشین بردار پشتیبان نشان داد. استفاده از تبدیل موجک باعث افزایش 5/3 درصدی دقت مدل گردید. در ضمن مدل سازی از طریق شبکه عصبی مصنوعی نیز با ضریب تبیین متوسط 94/0 برای آموزش و 88/0 برای صحت سنجی از دقت بالایی برخوردار بوده و استفاده از تبدیل موجک باعث افزایش 5 درصدی دقت مدل شد.
کلیدواژگان:
SVM ، تبدیل موجک ، SOM ، تراز آب زیرزمینی ، دشت
زبان:
فارسی
انتشار در:
صفحات:
45 تا 64
لینک کوتاه:
magiran.com/p1944715
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 1,390,000ريال 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.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!