پیش بینی بارش روزانه ایستگاه سردشت با استفاده از الگوریتم های تنبل و مدل های درختی
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 144
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIRCSA-10-3_001
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1401
چکیده مقاله:
با توجه به توزیع ناهمگون بارش، پیش بینی وقوع آن یکی از راه کارهای اولیه و اساسی برای پیش گیری از بلایای احتمالی و خسارات ناشی از آن است. با توجه به بالا بودن میزان بارندگی در شهرستان سردشت، روی آوردن مردم این شهرستان به کشاورزی در سال های اخیر و عدم استفاده از مدلهای طبقه بندی در ایستگاه مورد مطالعه، پیش بینی هرچه دقیق تر پارامتر بارش روزانه امری ضروری است. از طرفی دیگر، با این که عملکرد مطلوب الگوریتم های تنبل و مدل های درختی باعث افزایش استفاده از آن ها برای پیش بینی پدیده های مختلف هیدرولوژیکی شده اما این الگوریتم ها در شهرستان سردشت مورد استفاده قرار نگرفته اند. لذا در این پژوهش، چهار مدل Kstar، M۵P، الگوریتم یادگیری با وزن دهی محلی و جنگل تصادفی برای پیشبینی بارش روزانه ایستگاه سردشت به کار گرفته شده است. در این مطالعه از هفت پارامتر ورودی میانگین دما، حداکثر دما، رطوبت نسبی متوسط، حداکثر رطوبت نسبی، سرعت باد متوسط، حداکثر سرعت باد و ساعات آفتابی که همزمان با بارش روزانه بودند، برای مدلها استفاده شد. مقایسه و ارزیابی بین پارامترهای ورودی نشان داد که پارامتر ساعات آفتابی ازجمله مهم ترین پارامترهای ورودی بوده که نقش قابل توجهی در دقت پیش بینی مدل های مورد استفاده داشته است. نتایج به دست آمده نشان داد که مدل درختی M۵P در سناریوی هفتم بهترین عملکرد را با بیش ترین ضریب همبستگی (۷۳۴/۰ میلیمتر بر روز) نسبت به دیگر مدل ها داشته است. هم چنین، سناریوی هفتم عملکرد بالایی نسبت به بقیه سناریوها از خود نشان داد. لذا می توان گفت که افزایش ورودی مدل ها تا حدودی رابطه مستقیمی با دقت آنها دارد. به طورکلی می توان گفت که مدل درختی M۵P برای مدلسازی و پیش بینی بارش روزانه شهرستان سردشت مناسب بوده و برای استفاده های بعدی پیشنهاد می شود.
کلیدواژه ها:
Modeling ، Learning algorithm ، Prediction ، Sardasht ، Tree model ، الگوریتم یادگیری ، پیش بینی ، سردشت ، مدل سازی ، مدل درختی
نویسندگان
میلاد شرفی
Urmia University
جواد بهمنش
Urmia University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :