پیش بینی بارش ایستگاه بابلسر توسط مدل بهینه یافته موجک -ماشین آموزش نیرومند

در این مطالعه، بارندگی دراز مدت شهر بابلسر توسط یک مدل هوش مصنوعی بهینه یافته شبیه سازی شد. برای اینکار، ماشین آموزش نیرومند (ELM) و تبدیل موجک (wavelet transform) با همدیگر ترکیب شدند. لازم به ذکر است که مقادیر بارندگی ها به صورت ماهیانه از سال 1951 تا 2019 بکار گرفته شدند که 70 درصد آنها برای آموزش این مدل هوش مصنوعی و 30 درصد باقیمانده برای آزمون آن استفاده گردید. در ابتدا، توابع فعال سازی مدل ماشین آموزش نیرومند مورد بررسی قرار گرفتند که بهترین آن شامل تابع فعال سازی sigmoid انتخاب شد. همچنین، تاخیرهای داده های سری زمانی با استفاده از تابع خود همبستگی معرفی شدند که با استفاده از این تاخیرها، چهار مدل ماشین آموزش نیرومند تعریف گردید. با اجرای یک تحلیل حساسیت، مدل برتر ELM معرفی شد. مقادیر ضریب همبستگی (R)، شاخص عملکرد (VAF) و شاخص پراکندگی (SI) برای مدل برتر ELM به ترتیب مساوی با 524/0، 064/27 و 819/0 محاسبه شدند. علاوه بر این، موجک های مادر مختلف مورد بررسی قرار گرفتند که dmey به عنوان بهترین موجک مادر انتخاب شد. تبدیل موجک دقت مدل سازی را به شکل قابل توجهی افزایش داد. به عنوان مثال، شاخص عملکرد مدل ترکیبی WELM مساوی با 461/86 بدست آمد. لازم به ذکر است که مدل ترکیبی نیز برای سه سطح تجزیه مختلف مورد بررسی قرار گرفت که بهترین سطح تجزیه مدل ترکیبی معرفی گردید. لازم به ذکر است که تاخیرهای شماره (t-1) و (t-12) به عنوان موثرترین تاخیرهای داده های سری زمانی شناسایی شدند.