تخمین پارامترهای کیفیت آب رودخانه سفیدرود با استفاده از مدل‌های ANFIS، GEP و LS-SVM

رودخانه‌ها مهم‌ترین منابع آب آشامیدنی، کشاورزی و صنعت به‌شمار می‌روند. ازاین‌رو بررسی و تخمین پارامترهای کیفی آب در طول یک رودخانه باید مورد توجه قرار گیرد. در این پژوهش از سه مدل سیستم سامانه استنتاجی عصبی- فازی تطبیقی (ANFIS)، حداقل مربعات ماشین‌بردار پشتیبان (LS-SVM) و برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) برای تخمین برخی از پارامترهای کیفی آب (کل جامدات محلول، هدایت الکتریکی و سختی کل) رودخانه سفیدرود طی یک دوره آماری 40 ساله استفاده شد. ارزیابی این سه روش هوش مصنوعی توسط معیارهای آماری ضریب هم‌بستگی (R)، ضریب کارایی نش- ساتکلیف (NSE)، مربع میانگین خطای استاندارد نرمال شده (NMSE) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) انجام شد. نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد که هر سه روش هوش مصنوعی ANFIS، LS-SVM و GEP قابلیت بسیار زیادی در تخمین پارامترهای کیفی TDS، TH، EC دارند. به‌صورتی که برای تخمین TDS روش LS-SVM، (RTrain=0.95 RTest=0.96) ، برای تخمین EC، روش GEP، (RTrain=0.94 RTest=0.95) و برای تخمین TH روش ANFIS، ((RTrain=0.92 RTest=0.94 بهترین شبیه‌سازی را انجام دادند. این پژوهش نشان می‌دهد که با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی می‌توان غلظت پارامترهای کیفی را در صورت عدم اندازه‌گیری آنها و بر اساس غلظت سایر پارامترهای کیفی محاسبه کرد.

کلیدواژه ها:

سفیدرود ، کیفیت آب ، ANFIS ، LS-SVM ، GEP