پیش بینی دبی جریان در مقاطع مرکب، مقایسه روش های داده محور و تجربی

پیش بینی دبی رودخانه ها در شرایط پدیدار شدن وضعیت کانال مرکب یکی از پارامترهای مهم در مهندسی سیلاب و رودخانه ها می باشد. در این تحقیق با استفاده از رویکردهای داده محور از جمله شبکه عصبی مصنوعی(ANN) و ماشین های بردار پشتیبان(کلاس بندی(SVM) و رگرسیونی(SVR)) وهمچنین روش تجربی کانال تقسیم شده بروش تقسیم بندی عمودی(DCM) دبی کانال مرکب پیش بینی شده است. برای این هدف تعداد 150 داده آزمایشگاهی از 6 منبع علمی گرد آوری شد. این داده ها با استفاده از روش اعتبار سنجی متقابل k-تایی به چهار دسته بیست و پنج درصدی تقسیم بندی شدند. در هر مدل سازی در رویکردهای داده محور، آزمون مدل توسط یک دسته از داده ها صورت گرفت.پس از میانگین گرفتن از نتایج یکسان در هر رویکرد داده محور، نتایج برتری روش SVR را نشان داد. این روش با داشتن بیشترین مقدارضریب تعیین  وضریب کارائی مدل نش ساتکلیف (NS) (بترتیب برابر با 92875/0 و898075/0)و داشتن کمترین مقدار ریشه میانگین مجذور خطا (RMSE)و میانگین درصد خطای مطلق(MAPE) (بترتیب برابر با 0/08435 و %23/89) و همچنین با داشتن بیشترین درصد برتری نسبی RMSE نسبت به شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی دبی کانال مرکب موفق تر از دیگر روش ها عمل کرده است.