توضیحات
چکیده
با توجه به اهميت پيش بيني آورد رودخانه ها، شناسايي متغيرها و عوامل تاثيرگذار و نيز شناسايي مدل مناسب از اهميت زيادي برخوردار است. از اينرو، در سالهاي اخير روشهاي مختلفي جهت برآورد دقيق تر آورد رودخانه ها مورد توجه پژوهشگران منابع آب قرار گرفته است كه از جمله آنها مي توان به روش نوين ماشين بردار پشتيبان (Support Vector Machine) كه بر مبناي تئوري آموزش احتمال استوار است، اشاره كرد. در اين مقاله با استفاده از مدل ماشين بردار پشتيبان به پيش بيني آورد فصلي رودخانه كارون در محل ايستگاه هيدرومتري ارمند پرداخته شده است. حوضه آبريز كارون در اين ايستگاه حجمي حدود 65درصد آورد رودخانه كارون در محل سد كارون 4را فراهم مي كند. متغيرهاي مستقل موثر در دوره هاي پيش بيني را ميتوان به نوسانات دهه اي اقيانوس آرام (PDO) در ماه مهر و مقدار بارش ماهانه اشاره كرد. درنهايت مدل ماشين بردار پشتيبان رگرسيوني و ماشين بردار پشتيبان بر اساس مولفه هاي اصلي را با مدل رگرسيوني مقايسه كرده كه شاهد نتايج موفقيت آميز اين روش- ها بوديم.
مقدمه
بحث پيش بيني جريان رودخانه از ساليان دور تا به امروز مورد توجه محققين علوم آب بوده است، چرا كه تصميم گيري هاي حياتي و ضروري از جمله تخصيص آب در مصارف شهري و كشاورزي و بهره برداري سد به منظور برقابي و … از اهميت خاصي برخوردار بوده است. در سالهاي اخير استفاده از سيگنالهاي اقليمي در مدلسازي پيش بيني جريان مطرح و تبديل به يك زمينه تحقيقاتي جديد شده است. نتايج مطالعات نشان داده است كه استفاده از سيگنالهاي بزرگ مقياس اقليمي هم در افزايش دقت پيش بيني ها و هم در افزايش بازه زماني آنها موثر بوده است. روش ماشين بردار پشتيبان (SVM) به عنوان ابزاري براي رگرسيون توسط وپنيك در سال 1995مطرح شد. كارايي روش ماشين بردار پشتيبان رگرسيوني در مطالعات هيدرولوژيكي قابل توجه بوده است. حوضه مورد بررسي در اين مطالعه حوضه رودخانه كارون است كه در جنوب غربي ايران واقع شده است. كارون طولاني ترين رودخانه ايران است كه از كوه هاي زاگرس سرچشمه ميگيرد و به خليج فارس سرازير مي شود. تا آنجا كه دامنه تحقيقات نشان مي دهد اولين كاربرد SVMدر بحث منابع آب مربوط به كار ديبايك و همكارانش در سال 2001ميشود.
ABSTRACT
Given the importance of predicting rivers, identifying variables and factors as well as identifying the appropriate model is of great importance. Hence, in recent years, various methods have been taken into consideration by water researcher researchers for more accurate estimation of rivers, including a new support vector machine based on the theory of probability education. Made In this paper, using the supporting vector machine model, it is anticipated that the Karoon River season is located at the site of Ermand hydrometric station. Karoon Basin at this station provides about 65% of the Karoon River at Karoon 4 Dam. Independent variables that are effective in predicting periods can be seen in the Pacific Decline (PDO) fluctuations in October and the monthly rainfall. Finally, we compare the regression vector support vector model and the supporting vector machine based on the main components with the regression model, which saw the successful results of these methods.
INTRODUCTION
The discussion of river flow prediction from the years to come has been of interest to water science researchers since vital and essential decisions such as water allocation in urban and agricultural use, and the exploitation of the dam in order to hedgehide and … of particular importance Has enjoyed. In recent years, the use of climatic signals has been considered in the modeling of flow prediction and has become a new field of research. The results of the studies have shown that the use of large-scale climatic signals has been effective both in increasing the accuracy of predictions and in increasing their time interval. The Support Vector Machine (SVM) was introduced as a tool for regression by Vpnick in 1995. The efficiency of the regression support vector machine technique has been remarkable in hydrological studies. The studied basin in this study is the Karoon River Basin, located in the southwest of Iran. The Karoon is the longest Iranian river that originates from the Zagros Mountains and flows into the Persian Gulf. As far as the scope of research indicates, the first use of SVM in water resources related to the work of Dibike and his colleagues in 2001.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Samira Shakeri, Ahmad Abrishamchi, Masoud Tajrishi
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 496 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : سميرا شاكري ،احمد ابريشم چي ،مسعود تجريشي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 496
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.