سیستم های پشتیبانی تصمیم مبتنی بر یادگیری ماشین برای مدیریت منابع آب: پیاده سازی با کتابخانه های پایتون

مدیریت منابع آب در قرن بیست ویکم با چالش های پیچیده ای مانند تغییرات اقلیمی و افزایش تقاضا مواجه است. سیستم های پشتیبانی تصمیم (DSS) به عنوان ابزارهای تحلیلی یکپارچه برای کمک به تصمیم گیرندگان ظهور کرده اند و با ادغام فناوری های یادگیری ماشین (ML)، قابلیت های تحول آفرینی یافته اند. این مقاله به بررسی توسعه و پیاده سازی سیستم های پشتیبانی تصمیم مبتنی بر یادگیری ماشین (ML-DSS) برای مدیریت منابع آب با استفاده از کتابخانه های پایتون می پردازد. چارچوب پیشنهادی شامل مراحل جمع آوری و پیش پردازش داده های هیدرولوژیکی و هواشناسی، مهندسی ویژگی، توسعه و آموزش مدل های پیش بینی و بهینه سازی، و در نهایت استقرار در یک سامانه کاربرپسند است. با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند Scikit-learn، TensorFlow/Keras و XGBoost، مدل هایی شامل شبکه های LSTM (برای پیش بینی جریان رودخانه) و الگوریتم های یادگیری تقویتی (برای بهینه سازی تخصیص آب) توسعه داده شد. نتایج تجربی نشان داد مدل ترکیبی (Ensemble) به دقت بالایی شاخص NSE=۰.۹۱ در پیش بینی دست یافت و الگوریتم بهینه سازی توانست راندمان تخصیص آب را تا ۲۳ درصد بهبود بخشد. این پژوهش گامی موثر در مسیر تبدیل مدل های پژوهشی یادگیری ماشین به ابزارهای عملیاتی پشتیبانی تصمیم برای مدیران منابع آب محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

مدیریت منابع آب ، تغییرات اقلیمی ، یادگیری ماشین ، سیستم های پشتیبانی تصمیم ، کتابخانه های پایتون