Performance Improvement of Biological BOD in Rivers based on De-noising Comparison Wavelet-ANN Conjunction, GP, ANN and MLR Methods (Case Study:Karaj Dam Outlet Station)
Abstract:
This study considered artificial neural network (ANN), multi-linear regression (MLR), Genetic Programming (GP) and wavelet analysis and ANN combination (WANN), models for monthly water biological oxygen demand (BOD) in station Karaj Dam outlet and investigates the effects of data preprocessing on model performance using discrete wavelet. For this purpose, In the first proposed model, observed time series of BOD were decomposed into several subtime series at different scales by discrete wavelet transform. Then these subtime series were imposed as inputs to the ANN method. In the second proposed model, observed time series of BOD were decomposed at ten scales by wavelet analysis. Then, total effective time series BOD were imposed as inputs to the neural network model for prediction of BOD in one month ahead. Results showed that the wavelet neural network models performance was better in prediction rather than the neural network and multilinear regression models. The wavelet analysis model produced reasonable predictions for the extreme values. This model dropped the mean absolute percentage error for the MLR, GP, ANN and the first hybrid models from 1.87, 0.91, 0.65 and 0.46 respectively, to 0.44 and increased the Nash Sutcliffe model efficiency coefficient from 0.23, 0.53, 0.73 and 0.81 to 0.83.
Language:
Persian
Published:
Journal of Civil Engineering, Volume:49 Issue: 2, 2017
Pages:
273 to 284
magiran.com/p1741847  
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!