کاربرد مدل های هوش مصنوعی برای پیش بینی شاخص تبخیر تعرق استاندارد بارندگی (SPEI) در حوضچه رودخانه لانگات، مالزی

پیش بینی خشکسالی برای کاهش اثرات حوادث ناشی از خشکسالی در اقتصاد، گردشگری، کشاورزی و سیستم های منابع آب حیاتی است. این مقاله مدل پیشنهادی موجک-آرمیا-آن (WAANN) و جدیدترین مدل یعنی سیستم استنتاج فازی- نورو سازگاری-موجک (WANFIS) را برای پیش بینی شاخص تبخیر تعرق استاندارد بارش (SPEI) در حوضچه رودخانه لانگات برای مقیاس زمانی مختلف (۱ ماهه، ۳ ماهه و ۶ ماه) انتخاب می کند. مدل پیش پردازش داده های ورودی با تجزیه موجک برای بهبود عملکرد مدل های پیشین انجام شد. SPEI تاریخی از سال ۱۹۷۶ تا ۲۰۰۷ در مدل های WANN و WANFIS برای پیش بینی SPEI برای دوره آزمون از ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۵ استفاده شد. ضریب تعدیل شده تعیین (R۲ adj)، خطای- مجذور- میانگین- ریشه (RMSE)، میانگین خطای مطلق (MAE)، شاخص توافق ویلیامات (d) و ضریب کارایی نکست-ساتکلیف (E) برای ارزیابی مدل ها استفاده شد. متوجه شدیم که دقت پیش بینی دو مدل با طول مقیاس زمانی بهبود یافته است. برای پیش بینی SPEI-۱ (۱- ماه) خطاهای مربوط به هر دو مدل نسبتا بالا بود. بر اساس مقادیر عملکرد و نمودارهای گرافیکی، مدل WAANN برای پیش بینی SPEI-۳ و SPEI-۶ بهتر است. مدل WANFIS پیش بینی رضایت بخش از پیش بینی خشکسالی میان مدت برای همه ایستگاه ها را دارد. مدل WANN در این مطالعه توسعه یافت، به هر حال، دقت بیشتری را برای هر دو، پیش بینی خشکسالی کوتاه مدت و میان مدت ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

آنفیس ، آن ، آرمیا ، خشک سالی ، موجک