استفاده از مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده برای پیش بینی سطح آب زیرزمینی
چکیده
منابع آب زیرزمینی از مهمترین منابع تأمین آب هستند، لذا مدلسازی آنها حائز اهمیت میباشد. در این میان مطالعه و بررسی نوسانات سطح آب زیرزمینی از نظر مطالعات مدیریتی، ایجاد سازههای مهندسی، مصارف کشاورزی و حصول آبهای زیرزمینی با کیفیت بالا از اهمیت بالایی برخوردار است. عمده تقاضا برای آب شرب و کشاورزی در دشت مشگینشهر نیز از طریق آب زیرزمینی تأمین میشود. در این تحقیق چهار مدل هوش مصنوعی که عبارتند از شبکه عصبی پیشرو، شبکه عصبی برگشتی، منطق فازی ساگنو و ماشینبردار پشتیبان برای پیشبینی سطح آب زیرزمینی استفاده شدند. با توجه به نزدیک بودن نتایج به دست آمده و با توجه به این مسئله که مدلهای مختلف در مراحل مختلف مدلسازی نتایج متفاوتی ارائه دادند، انتخاب یکی از مدلها به عنوان مدل منتخب معقول به نظر نمیرسید. لذا از ترکیب غیر خطی این چهار مدل که مدل هوش مصنوعی مرکب نظارت شده نامیده میشود، برای ترکیب نتایج این مدلها استفاده شد تا نتایج به دست آمده تقویت شده و از توانایی مدلهای مختلف به طور همزمان استفاده شود. به منظور ارزیابی کارایی و دقت مدلها در پیشبینی، از دو معیار مختلف rmse و r2 استفاده شد. نتایج نشان دادند که مدل scmai با مقادیر r2 برابر 85/0 و 90/0 به ترتیب برای پیزومترهای شماره 1 و 2 در مرحله آموزش بهترین پیشبینی را نسبت به هر کدام از چهار مدل منفرد هوش مصنوعی ارائه کرده است. همچنین مدل scmai توانست rmse پیشبینی را تا 9% درصد برای پیزومتر شماره یک و 17% درصد برای پیزومتر شماره دو کاهش دهد.