مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مقایسه عملکرد دو تابع سیگموئید و تانژانت هیپربولیک شبکه عصبی مصنوعی در تحلیل منطقه‌ای منحنی تداوم جریان در حوزه آبخیز دریاچه نمک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 بخش حفاظت خاک و آبخیزداری ، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورز ی و منابع طبیعی استان مرکز ی، اراک، ایران
2 دکتری آبخیزداری و رئیس بخش فنی و مهندسی اداره کل منابع طبیعی استان مرکزی. اراک، ایران
چکیده
هدف این پژوهش ارزیابی شبکه عصبی مصنوعی در تحلیل منطقه­ا­ی منحنی تداوم جریان با استفاده از دو تابع انتقال سیگموئید و تانژانت هیپربولیک در لایه مخفی و تابع انتقال خطی در لایه خروجی است. برای این منظور 33 حوزه آبخیز در محدوده دریاچه نمک قم با توجه به داشتن طول دوره آماری طولانی ­مدت25 ساله و حداقل فعالیت­های انسانی انتخاب گردیدند، دبی­های تداوم جریان بین 2 تا 92 درصد به­عنوان متغیرهای وابسته و متغیرهای فیزیوگرافی، هواشناسی و زمین­شناسی به­عنوان متغیرهای مستقل در نظر گرفته شدند. با استفاده از تحلیل عاملی شش عامل مساحت، ارتفاع متوسط، طول آبراهه اصلی، تراکم زهکشی، درصد سازندهای نفوذپذیر و درصد اراضی مرتعی انتخاب شد. نتایج نشان داد در دبی­های 2، 10، 20، 25، 3/33، 50، 75، 90 و 92 درصد تابع سیگموئید در لایه پنهان به­ترتیب با ضریب تبیین 88/0، 55/0، 78/0، 60/0، 80/0، 63/0، 58/0، 47/0 و 41/0؛ ریشه میانگین مربعات خطا 01/0، 92/1، 68/1، 11/1، 78/1، 98/0، 17/0، 21/0 و 21/0 مترمکعب بر ثانیه و ضریب کارایی ناش-ساتکلیف  89/0، 40/0، 97/0، 47/0، 84/0، 78/0، 70/0، 93/0 و 41/0 و در دبی­های 15 و 30 درصد تابع تانژانت هیپربولیک در لایه پنهان به­ترتیب با ضریب تبیین94/0 و 80/0، ریشه میانگین مربعات خطا 40/0 و 16/1 مترمکعب درثانیه و ضریب کارآیی70/0 و 86/0 از دقت بالاتری برخوردار می­باشند. به­طور کلی شبکه عصبی مصنوعی کارآیی بالایی در تخمین منحنی تداوم جریان دارد. نتیجه کلی نشان می­دهد که شبکه عصبی مصنوعی از دقت بالایی در تحلیل منطقه­ای سیلاب دارد. متغیرهای به دست آمده از تجزیه و تحلیل عاملی برای شبکه با تابع انتقال سیگموئید به­خوبی پاسخ داد ولی این متغیرها برای شبکه با تابع انتقال تانژانت هیپربولیک به­دلیل عملکرد متفاوت این تابع نسبت به تابع سیگموئید به پاسخ مناسبی منجر نشد.
کلیدواژه‌ها

Booker, D.J. and Dunbar, M.J. 2004. Application of physical habitat simulation (PHABSIM) modeling to modified urban river channels. River Research Application. 20: 167-183.
Castellarin, A., Galeati, G., Brandimarte, L., Mountanari, A. and Brath, A. (2004). Regional flow duration curve: reliability for ungauged basin, Advances in water resources, 27:935-965.
Claps, P. and Fiorentino, M. (1996). Probabilistic flow duration curves for use in environmental planning and management, Natural Hazards and Earth System Science, 11(4):255-266.
Dawson, C. W., Abrahart, R. J., Shamseldin, A. Y. and Wilby, R.L. (2006). Flood estimation at ungauged sites using artificial neural network. J. Hydrol. 391:391-409
Dorum, A., Yarar, A., FaikSevimli, M. and Onüçyildiz, M. (2010). Modelling the rainfall–runoff data of Susurluk basin, Expert Systems, 37(9): 6587-6593.
Hecht, N.R. and Kolmogorov, S. 1987. Mapping neural network existence theorem. San Diego. 102p.
Hope, A. and Bart, R. (2012). Evaluation of a regionalization approach for daily flow duration curves in central and southern California watersheds, Journal of the American Water Resources Association, 48(1): 123-133.
Jafari Ashourabadi, M., Fazl Oli, R., Efti, M. Wajamali, A. (2019). Regional analysis of flow continuity curve for watershed sub-basins without statistics (case study: Fomanat study area, Gilan province). The third national conference on water resources management of coastal areas. Mazandaran-Sari. October 18, 2018.
Khanna, T. 1990. Foundations of neural networks. Addison-Wesley Publication. 312p.
Mahdavi, M. (2007). Applied Hydrology. Volume 2, Sixth Edition, University of Tehran Press, p. 424. (In Persian).
McMahon T.A. (1993). Hydrologic design for water use. McGraw-Hill International edition, New York.367p.
Minns, A.W. and ­ Hall, M.J. (1996). Artificial neural network as rainfall-runoff model, Hydrological Sciences Journal. 1 (3): 399-417.
Nilsson, P., Uvo, C. and Bentsen, R. (2005). Monthly runoff simulation: Comparing, combining and Neural Network Models, Journal of Hydrology, 321(1-4):344-363
Raghuwanshi, N.S., Singh, R. and Reddy, L.S. (2006). Runoff and sediment yield modeling using artificial neural networks: Upper Siwane River India, Journal of Hydrologic Engineering, 11(1): 71-79.
Rojanamon, P., Chaisomphob, T. and Rattanapitiko, W. (2007). Regional flow duration model for the Salawin river basin of Thailand, Journal of Hydrology, 33.411-419.
Sadeghi, S.H.R., Sharifi, F., Froutan, A. & Rezaei, M. (2003). Quantitative evaluation of the performance of watershed management measures. Research and construction. 65: 96-10. (In Persian).
Sajikumar, N. and Thandaveswara, B.S. (1999). A­­ non-Linear rainfall-runoff model using an artificial neural network, Journal of Hydrology, 216(1999):32-55.
Shamsedin, A.Y. (1997). Application of a neural network technique to rainfall-runoff modeling, Journal of Hydrology, 199: 272–294.
Shahnavaz, Y., Mousavi, S. F., Malikian, A., Dastorani, J. and Samii, M. (2014) Regional analysis of flow continuity curve for sub-basins without statistics. Iranian Water Research Journal. 18: 27-35.
Shu, C. and Bum, D. H. 2004.Artificial neural network ensembles and their application in pooled flood frequency analysis, Water Resources Research, 40:1-10.
Singh, R.D., Mishra, S.K. and Chowdhary, H. (2001). Regional flow duration models for large number of ungauged Himalayan catchments for planning micro hydro projects, Journal of Hydrologic Engineering, 6(4):310-316.
Sivapalan, M. and Bloschi, G. (1997). Transformation of point rainfall to areal rainfall: intensity-duration-frequency curves, Journal of Hydrology. 98(240): 150-167.
Smakhtin, V.U. (2001). Low flow hydrology: a review, Journal of Hydrology, 240:147-186.
Vafakhah, M. (2012). Application of artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system models to short-term stream flow forecasting, Canadian Journal of Civil Engineering, 39:402-414. (In Persian).
Vafakhah, M.(1998). Regional Frequency of Low Flows in the Seasonal Rivers (Case Study in the Arid Regions of Central Iran). M.Sc. Thesis, Faculty of Natural Resources, Tarbiat Modares University, 145 pp (In Persian).
Viola, F., Noto, V., Cannarozzo, M. and La Loggia, G. (2011). Regional flow duration curves for ungauged sites in Sicily, Hydrology Earth System Science, 15:323-331.
Vogel, RM. and Fennessey, N.M. (1994). Flow-duration curves, I: New interpretation and confidence intervals, Hydrology Earth System Science,120(4):485–504.
Wang, W.C., Chau, K.W., Cheng Ch, T. and Qiu, L. (2009). A comparison of performance of several artificial intelligence methods for forecasting monthly discharge time series, Journal of Hydrology, 374(34):323-331.
Warnick, C.C. (1984). Hydropower Engineering. Prentice-Hall international editionNew Jersay. 59-73.
Zare Chahouki, A. (2011). Regional Continuity Curve Model in Arid Areas for Watersheds without Statistics (Case Study: Central Iran), M.Sc. Thesis, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, 82 p. (In Persian).
Zare Chahouki, M. A. 2010. Data analysis in natural resources research using SPSS software. Jaha Daneshgahi Publications, Tehran Branch. (In Persian)
Zinalo, A. A. (2003). Estimation of continuity curve for basins without hydrometric statistics. The first national conference on hydropower plants in the country, Tehran. June, 2003, p. 6. (In Persian).

  • تاریخ دریافت 08 تیر 1401
  • تاریخ بازنگری 05 شهریور 1401
  • تاریخ پذیرش 16 شهریور 1401