فصلنامه مدیریت محیط زیست شهری

شبیه سازی پارامترهای کیفی آب با استفاده از روش های هوشمند ماشین لرنینگ در رودخانه هلیل رود

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه محیط زیست دانشگاه بیرجند

2 گروه محیط زیست دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه بیرجند، بیرجند ایران

3 پژوهشگاه ملی اقیانوس شناسی و علوم جوی

4 دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان

10.48306/juem.2026.579245.1150
چکیده
در این پژوهش از سه مدل سیستم استنتاجی عصبی-فازی تطبیقی، شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون و شبکه عصبی مصنوعی پایه شعاعی برای شبیه سازی ۱۴ پارامتر کیفی آب در رودخانه هلیل‌رود طی یک دوره آماری ماهانه بلند مدت ۵۲ ساله استفاده شد. دبی جریان (Q) به عنوان ورودی برخی مدل‌ها به کار گرفته شد. ارزیابی این سه روش هوش مصنوعی توسط معیارهای آماری ضریب تعیین (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) و شاخص توافق ویلموت (d) انجام شد. نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد، علارغم اینکه هر سه روش هوش‌مصنوعی ANFIS، ANN-MLP و ANN-RBF قابلیت بسیار بالایی در شبیه‌سازی 14 پارامتر کیفی مورد بررسی داشته‌اند، روش ANFIS در اکثر مدل‌ها برتر بوده است؛ به طوری که برای پارامتر SAR مقدار R²=0.99 و RMSE=1.04، برای پارامتر %Na مقدار R²=0.99 و RMSE=3.02 و برای پارامتر SO₄ مقدار R²=0.93 و RMSE=0.61 حاصل گردید. مدل b (با پنج پارامتر آسان‌اندازه‌گیری) به عنوان مدل عملیاتی پیشنهادی معرفی می‌شود که خطای RMSE را نسبت به مدل a (تنها با دبی) به طور متوسط ۶۵٪ کاهش داد. این پژوهش نشان می‌دهد که با استفاده از روش‌های هوشمند یادگیری ماشین می‌توان غلظت پارامترهای کیفی را در صورت عدم اندازه‌گیری آنها و بر اساس غلظت سایر پارامترهای کیفی محاسبه کرد، که این امر هزینه‌های آزمایشگاهی را کاهش می‌دهد.

کلیدواژه‌ها


[1]. Kisi, O., Akbari, N., Sanatipour, M., Hashemi, A., Teimourzadeh, K. & Shiri, J. 2013. Modeling of dissolved oxygen in river water using artificial intelligence techniques. Journal of Environmental Informatics, 22(2), 92-101. https://doi.org/10.3808/jei.201300248
[2]. Ravansalar, M. & Rajaee, T. 2015. Evaluation of wavelet performance via an ANN-based electrical conductivity prediction model. Environmental Monitoring and Assessment, 187(6), 366. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4600-9
[3]. Kisi, O. & Parmar, K. S. 2016. Application of least square support vector machine and multivariate adaptive regression spline models in long term prediction of river water pollution. Journal of Hydrology, 534, 104-112. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.12.014
[4]. Rajaee, T. & Shahabi, A. 2016. Evaluation of wavelet-GEP and wavelet-ANN hybrid models for prediction of total nitrogen concentration in coastal marine waters. Arabian Journal of Geosciences, 9(3), 176. https://doi.org/10.1007/s12517-015-2236-0
[5]. Bozorg-Haddad, O., Soleimani, S. & Loáiciga, H. A. 2017. Modeling water-quality parameters using genetic algorithm-least squares support vector regression and genetic programming. Journal of Environmental Engineering, 143(7), 04017021. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0001216
[6]. Azad, A., Karami, H., Farzin, S., Mousavi, S. F. & Kisi, O. 2019. Modeling river water quality parameters using modified adaptive neuro fuzzy inference system. Water Science and Engineering, 12(1), 45-54. https://doi.org/10.1016/j.wse.2018.11.001
[7]. Aghel, B., Rezaei, A. & Mohadesi, M. 2019. Modeling and prediction of water quality parameters using a hybrid particle swarm optimization-neural fuzzy approach. International Journal of Environmental Science and Technology, 16(8), 4823-4832. https://doi.org/10.1007/s13762-019-02331-6
[8]. Haghiabi, A. H., Nasrolahi, A. H. & Parsaie, A. 2018. Water quality prediction using machine learning methods. Water Quality Research Journal, 53(1), 3-13. https://doi.org/10.2166/wqrj.2018.025
[9]. Wu, J. and Wang, Z., 2022. A hybrid model for water quality prediction based on an artificial neural network, wavelet transform, and long short-term memory. Water, 14(4), p.610. https://doi.org/10.3390/w14040610
[10]. Tian, X., Wang, Z., Taalab, E., Zhang, B., Li, X., Wang, J., Ong, M.C. and Zhu, Z., 2022. Water quality predictions based on grey relation analysis enhanced LSTM algorithms. Water, 14(23), p.3851. https://doi.org/10.3390/w14233851
[11]. Gao, Z., Chen, J., Wang, G., Ren, S., Fang, L., Yinglan, A. and Wang, Q., 2023. A novel multivariate time series prediction of crucial water quality parameters with Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Journal of Contaminant Hydrology, 259, p.104262. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2023.104262
[12]. Cai, H., Zhang, C., Xu, J., Wang, F., Xiao, L., Huang, S. and Zhang, Y., 2023. Water quality prediction based on the KF-LSTM encoder-decoder network: A case study with missing data collection. Water, 15(14), p.2542. https://doi.org/10.3390/w15142542
[13]. Ruan, J., Cui, Y., Song, Y. and Mao, Y., 2023. A novel RF-CEEMD-LSTM model for predicting water pollution. Scientific Reports, 13(1), p.20901. https://doi.org/10.1038/s41598-023-48409-6
[14]. Chen, S., Huang, J., Wang, P., Tang, X. and Zhang, Z., 2024. A coupled model to improve river water quality prediction towards addressing non-stationarity and data limitation. Water Research, 248, p.120895. https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120895
[15]. Bi, J., Zhang, L., Yuan, H. and Zhang, J., 2023. Multi-indicator water quality prediction with attention-assisted bidirectional LSTM and encoder-decoder. Information Sciences, 625, pp.65-80. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.091
[16]. Jang, J. S. 1993. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665-685. https://doi.org/10.1109/21.256541

مقالات آماده انتشار، اصلاح شده برای چاپ
انتشار آنلاین از 11 خرداد 1405

  • تاریخ دریافت 01 اردیبهشت 1405
  • تاریخ بازنگری 17 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 05 خرداد 1405
  • تاریخ اولین انتشار 11 خرداد 1405
  • تاریخ انتشار 11 خرداد 1405