پیش بینی جریان آبراهه ای با استفاده از مدل های هیبریدی هوشمند در مقیاس ماهانه (مطالعه موردی: رودخانه زرین رود)

Abstract

<strong>زمینه و هدف:</strong> انتخاب ورودی‌های مناسب برای مدل‌های هوشمند از اهمیت بسزایی برخوردار است زیرا باعث کاهش هزینه و صرفه‌جویی در وقت و افزایش دقت و کارایی مدل‌ها می‌شود. هدف از پژوهش حاضر،کاربرد آنتروپی شانون برای انتخاب ترکیب بهینه متغیرهای ورودی در شبیه سازی دبی ماهانه توسط پارامترهای هواشناسی می‌باشد. <strong>روش بررسی:</strong> در این مطالعه داده های هواشناسی و سری زمانی ماهانه دبی رودخانه زرین رود (ایستگاه صفاخانه) واقع در آذربایجان- شرقی در دوره زمانی 1336تا1394 مورد استفاده قرارگرفت. پارامترهای هواشناسی و ماه از سال به‌عنوان ورودی در روش آنتروپی به منظور تعیین ترکیب موثر در نظر گرفته شد. <strong>یافته ها:</strong> نتایج آنتروپی شانون نشان داد که پارامترهای بارش ، ماه از سال و دما ، نتایج بهتری را برای مدل‌سازی ارایه می‌دهد. شبیه‌سازی با استفاده از مدل های هیبرید هوشمند الگوریتم هیبریدی ازدحام ذرات و الگوریتم هیبریدی شبیه سازی تبرید انجام گرفت.کارایی مدل‌ها با استفاده از معیار ضریب تبیین ،ریشه جذر میانگین خطا وشاخص پراکندگی محاسبه گردید. <strong>بحث و نتیجه گیری:</strong> نتایج نشان داد از میان این مدل ها با ساختار ورودی‌های یکسان، مدل الگوریتم هیبریدی شبیه سازی تبرید بر پایه ماشین بردار پشتیبان عملکرد بهتری برای شبیه‌سازی دبی جریان در مقایسه با سایر مدل های هیبریدی هوشمند داشته است. همچنین نتایج تحقیق نشان داد که روش آنتروپی در انتخاب بهترین ترکیب ورودی در مدل‌های هوشمند از کارایی خوبی برخوردار است.