تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 955 |
تعداد مقالات | 8,310 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,716,584 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,889,707 |
پیش بینی سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدل ترکیبی سری زمانی-موجک (مطالعه موردی: دشت فیروزآباد) | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 1، دوره 41، شماره 4، دی 1397، صفحه 1-16 اصل مقاله (1.48 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2018.14057 | ||
نویسندگان | ||
سیده مرضیه صالحی1؛ فریدون رادمنش* 2؛ حیدر زارعی3؛ بهزاد منصوری4؛ اباذر سلگی5 | ||
1فارغ التحصدانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب دانشگاه شهید چمران اهواز.یل دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
2دانشیار گروه هیدرولوژی و منابع آب دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
3دانشگاه شهدانشیار گروه هیدرولوژی و منابع آب دانشگاه شهید چمران اهواز.ید چمران اهواز | ||
4استادیار گروه آمار دانشگاه شهید چمران اهواز. | ||
5دانشجوی دکترای مهندسی منابع آب دانشگاه شهید چمران اهواز. | ||
چکیده | ||
در سالهای اخیر، پدیده تغییراقلیم، خشکسالی، برداشت بیرویه آبهای زیرزمینی،... باعث افت شدید سطح آبهای زیرزمینی شده است؛ که خطراتی همچون نشست زمین و افزایش کویری شدن را در پی داشته است. لذا پیشبینی قابل اطمینان سطح آبهای زیرزمینی برای مدیریت این منابع، حائز اهمیت است. امروزه تبدیل موجک از طریق تجزیه سیگنالها به زمان و فرکانس شیوه نوینی را برای پردازش سیگنال ارائه میدهد. در پژوهش حاضر، به بررسی کاربرد استفاده از مدلهای سری زمانی و مدل ترکیبی سری زمانی-موجک برای پیشبینی سطح آب زیرزمینی دشت فیروزآباد اقدام گردید. برای این منظور سری زمانی با استفاده از تبدیل موجک، توابع مختلف موجک (هار، سیملت، کویفلت، دی بی و دی بی4)، در سطوح متفاوت تجزیه، به زیرسریهایی تبدیل شد. سپس بهعنوان ورودی مدل سری زمانی آریما درنظرگرفته شد. سپس نتایج آن با نتایج مدل سری زمانی مقایسه شد. نتایج نشاندهنده کارایی بهتر و خطای کمتر مدل ترکیبی سری زمانی-موجک بود. | ||
کلیدواژهها | ||
موجک؛ سری زمانی؛ آریما؛ آب زیرزمینی؛ فیروزآباد | ||
مراجع | ||
1- Adamowski, J. and Sun, K., 2010. Development of a coupled wavelet transform and neural network method for flow forecasting of non-perennial rivers in semi-arid watersheds. Journal of Hydrology, 390, pp. 85-91.
2- Box, G.E.P., and Jenkins, G.M., 1994. time series analysis. forecasting and control third edition, Holden-day.
3- Choobin, B., Malekian, A., Sajedi, H. and Rahmati, A., 2014. Predicting the phreatic zone level using time series and Fuzzy Inference - Adaptive Neural System. Journal of Soil and Water Research, 45(1), pp. 19-28. (In Persian).
4- Fathi, P., Mohammadi, Y. and Homaee, M., 2010. Smart modeling of time series of monthly inflow to the Vahdat dam, Sanandaj. Journal of Soil and Water (Agricultural sciences and industry), 23(1), pp. 220-209. (In Persian).
5- Grossmann, A. and Morlet, J., 1984. Decomposition of hardy function into square integrable wavelets of constant shape. SIMA J Math Anal, 5, pp. 723-736.
6- Jayawardena, A.w. and Tsang, F.L.L., 2004. Rainfall predication by wavelet decomposition. In 2nd Asia Pacific Association of Hydrology and Water Resources Conference, Singapore, volume II, pp. 11-19.
7- Kisi, O., 2008. Stream flow forecasting using neuro-wavelet technique. Hydrological Processes, 22, pp. 4142–4152.
8- Komasi, M., 2008. Modeling of rainfall - runoff using the hybrid wavelet - neural network model, Master's thesis; University of Tabriz. (In Persian).
9- Miner, N. E., 1998. An introduction to wavelet theory and analysis. Intelligent Systems and Robotics Division Sandia International Laboratories. P. O. Box 5800 Albuquerque, pp. 87185-1008.
10- Mireh, S. and Amin Ghafari, M., 2009. Presenting new methods to predict time series by using wavelets. Journal of Iran Statistical Research, 6(1), pp. 73-91. (In Persian).
11- Nakken, M., 1999. Wavelet analysis of rainfall–runoff variability isolating climatic from anthropogenic patterns. Environmental Modelling & Software, 14(4), pp. 283-295.
12- Nikmanesh, M.R. and Taleb Bidakhti, N., 2013. Comparison the ability of wavelet theory and time series in modeling of monthly rainfall in SaadatShahr and Arsanjan regions in Fars province. Natural Geography Quarterly, Issue 16. (In Persian).
13- Nourani, V., Alami, M.T. and Aminfar, M.H., 2009. A combined neural-wavelet model for prediction of Ligvanchai watershed precipitation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(3), pp. 466-472.
14- Polikar, R., 1996. Fundamental concepts and an overview of the wavelet theory. Second Edition, Rowan University, College of Engineering Web Servers, Glassboro. NJ. 08028.
15- Rajai, T. and Ebrahimi, H., 2013. "Modeling the monthly fluctuations in groundwater by wavelet transform and dynamic neural network"; Journal of water and irrigation, Volume 4, No. 1, 2015, pp. 73-87(In Persian).
16- Riad, S., Mania, J., Bouchaou, L. and Najjar, Y. 2004. "Rainfall-runoff model usingan artificial neural network approach." Mathematical and Computer Modelling 40(7–8): 839-846.
17- Rostami, M., Fakherifard, A., Ghorbani, M.A., Darbandi, S. and DinPajooh, Y., 2012. "Study the application of wavelet analysis to predict river flow rate", Journal of Irrigation Engineering and Science, Volume 35, Issue 2, 2013, pp. 73-81(In Persian).
18- Solgi, A., Nourani, V. and Pourhaghi, A., 2014. Forecasting Daily Precipitation Using Hybrid Model of Wavelet-Artificial Neural Network and Comparison with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Case Study: Verayneh Station, Nahavand). Advances in Civil Engineering.
19- Toofani, P., Mosaedi, A. and Fakherifard, A., 2011. Forecasting the rainfall using wavelet theory. Journal of Soil and Water (Agricultural sciences and industry), 25(5), pp. 1226-1217.(In Persian).
20- Wang, W and Ding, S., 2003. Wavelet network model and its application to the predication of hydrology. Nature and Science, 1, pp. 67-71
21- Young, R.K., 1993. Wavelet Theory and Its Applications. Kluwer Academic Publishers, Boston. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 753 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,397 |