Suspended Sediment Load Prediction using Artificial NeuralNetwork Integrated with the Whale Optimization Algorithm

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: چهاردهمین کنگره ملی مهندسی عمران
  • کد COI اختصاصی: NCCE14_189
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 189
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Fatemeh Avazpour

Ph.D. Candidate, Department of Civil Engineering, Yazd University, Yazd, Iran.

Mohammad Reza Hadian

Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Yazd University, Yazd, Iran.

Ali Talebi

Professor, Department of Natural Resources and Desert Studies, Yazd University, Yazd, Iran

Ali Torabi Haghighi

Professor, Department of Water, Energy and Environmental Engineering, University of Oulu,Oulu, Finland

چکیده

Estimating suspended sediment load (SSL) is an essential task in water resources management. This article proposes theutilization of a hybrid artificial neural network (ANN) model for predicting SSL using historical SSL data. Various inputscenarios involving streamflow (Q) and precipitation (P) were utilized to assess the performance of the ANN and ANNWhaleOptimization Algorithm (WOA) in SSL prediction at Sarab Seyedali within the Alashtar basin. Optimizationalgorithms were employed to adjust and optimize the parameters of the ANN model. Two statistical indices, the correlationcoefficient (R۲) and the root-mean-square error (RMSE), were employed to assess the accuracy of the models. Acomparison of models indicated that the integration of ANN-WOA improved the accuracy compared to the standaloneANN mode. Results Obtained from Pearson’s correlation coefficient techniques showed that the most effectiveparameters in SSL prediction are Q (t), Q (t-۱), and P (t-۱). ANN-WOA exhibited superior performance compared to ANN,achieving an R۲ value of ۰.۶۹۰ and an RMSE of ۰.۰۶۶۶.

کلیدواژه ها

Alashtar Basin, Neural Network, Suspended Sediment Prediction, Whale Optimization Algorithm

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.