کاربرد مدل هیبریدی شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم کرم شب تاب برای پیش بینی مقدار جامدات محلول در آب رودخانه

برآورد و پیش بینی پارامتر های کیفی در کنار پارامتر های کمی آب در طول رودخانه یکی از مولفه های ی است که در تصمیم گیری های مدیریتی صحیح بایستی به دقت شبیه سازی شده و تخمین زده شود. اکثر مدل های مربوط به برآورد پارامتر های کیفی نیازمند پارامتر های ورودی بسیار زیادی هستند که یا دسترسی به آن ها مشکل است و یا تعیین آن ها نیازمند صرف هزینه و زمان زیادی است. بنابراین استفاده از مدل های داده محور در این زمینه برای صرفه جویی در زمان و هزینه گسترش یافت ها ست.

روش پژوهش:

 در این مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و ترکیب آن با الگوریتم کرم شب تاب جهت پیش بینی مقدار جامدات محلول در آب (TDS) در رودخانه گاوه رود واقع در ایران – کرمانشاه مورد آموزش و صحت سنجی قرار می گیرد. برای این منظور از داده های کیفیت آب ایستگاه هیدرو متری در بالادست سد مخزنی گاوشان برای بازه آماری (1389-1370) استفاده گردید. براساس ورودی های مختلف، شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و ترکیب آن با الگوریتم کرم شب تاب مورد آزمون قرار گرفت. بهترین الگوی ورودی ها ، تعداد لایه پن ها ن و تعداد نرون های هر لایه در شبکه عصبی مصنوعی مشخص گردید. داده های ورودی به مدل ها شامل دبی (Q)، سدیم (Na)، منیزیم (Mg)، کلسیم (Ca)، سولفات (So4)، کلرید (Cl)، بی کربنات (Ho3)، هدایت الکتریکی (EC) و جامدات محلول رودخانه در بازه زمانی قبل (TDSt-1) و داده های خروجی جامدات محلول آب (TDS) می باشد. تعداد لایه های پن ها ن برابر یک و تعداد نرون های لایه پن ها ن برابر نه بدست آمد، همچنین تابع شبکه عصبی در این مطالعه نوع آبشاری در نظر گرفته شد و نتایج با روش ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی با الگوریتم کرم شب تاب مقایسه گردید.

باتوجه به این خروجی های مدل با داده های مشاهده شده با استفاده از معیار های برآورد خطا مقایسه شد؛ در این راستا مقادیرشاخص های ارزیابی خطا مورد استفاده شاخص مربعات خطا به انحراف معیار استاندارد مشاهداتی (RSR)، رابطه ناش ساتکلیف (NSC)، ضریب همبستگی (R) و ریشه میانگین مربعات خط (MSE) برای شبکه عصبی مصنوعی به ترتیب 154/0، 976/0، 989/0 و 27/25 و در حالت ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم کرم شب تاب نیز به ترتیب 129/0، 983/0، 992/0 و 8/17 بدست آمد.

لذا عملکرد روش هیبریدی شبکه های عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم کرم شب تاب در پیش بینی TDS مناسب تر از تکنیک شبکه های عصبی مصنوعی است.