نشریه آبیاری و زهکشی ایران

نشریه آبیاری و زهکشی ایران

رویکردی جدید در روندیابی سیلاب بر مبنای تلفیق تئوری بیز، ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهینه‌سازی فراابتکاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی ، دانشکده عمران، دانشگاه سمنان، سمنان ، ایران
2 گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده عمران، دانشگاه سمنان، سمنان ، سمنان
3 دانشیار گروه مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان، ایران
چکیده
روندیابی سیل از طریق رودخانه‌ها، به منظور کنترل و جلوگیری از خسارات ناشی از سیل، از اقدامات مهم به شمار می‌آید. پیش‌بینی هیدروگراف سیلاب به طور کلی به دو روش هیدرولوژیکی (ماکسینگام و عددی) و یا روش‌های هیدرولیکی (حل معادلات سنت- ونانت) انجام می‌شود. روش‌های عددی به علت کم بودن پارامترها، هزینه کم محاسبات و در نهایت دقت مناسب، بصورت گسترده مورد توجه قرار دارد. در این مطالعه، به بررسی کاربرد هوش مصنوعی برای روندیابی جریان رودخانه پرداخته شده است. به این منظور، از الگوریتم ترکیبی، استراتژی تکاملی انطباق ماتریس کوواریانس (CMAES) و ماشین بردار بیزین (RVM)استفاده شده است. همچنین، نتایج آن با خروجی‌های حاصل از الگوریتم‌های طبقه بندی درخت تصمیم (CART)، الگوریتم تقویت گرادیان مضاعف XGBoost، ماشین بردار بیزین ساده (RVM)و جنگل تصادفی (RF) مورد مقایسه قرار گرفته است. در نهایت برای ارزیابی عملکرد و کارآیی الگوریتم‌ها، از معیارهای ارزیابی میانگین مطلق خطای (MAE)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)و ضریب تعیین (R2) استفاده شده است. محاسبات روندیابی سیل در بازه‌ ملاثانی اهواز (به عنوان مطالعه موردی) برای دوره مطالعاتی 2011-2017 انجام شده است. نتایج بدست آمده، حاکی از موفقیت مناسب الگوریتم ترکیبی RVM – CMAES به عنوان ابزاری قدرتمند در بحث پیش‌بینی هیدروگراف، برای مدیریت سیلاب با معیارهای ارزیابی، ۶۹/۱۹=MAE، ۳۷/۲۹RMSE = و ۹۳/۰R2= در دوره آموزش و ۱۶/۱۹MAE= ، ۸۳/۲۷RMSE= و ۹۴/۰ R2= در دوره آزمون می‌باشد. علاوه بر این نمودارهای تیلور و سری زمانی هیدروگراف روندیابی شده حاکی از برتری الگوریتم ترکیبی نسبت به سایر الگوریتم‌ها بوده است. الگوریتم پیشنهادی دارای پتانسیل بالا برای استفاده در سامانه‌های هشدار سیل و سایر مسائل مربوط به مدیریت منابع آب می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

A New Approach To Flood Frending Based On Bayesian Theory Separation, Support Vector Machines, And Meta-Optimization Algorithm

نویسندگان English

zahra khoramipoor 1
Mahdi Valikhan Anaraki 2
Saeed Farzin 3
1 Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
2 Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Semnan
3 Associated Professor, Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
چکیده English

Flood control through rivers is one of the important measures to control and prevent flood damage. Flood hydrograph prediction is generally done using two hydrological methods (Manning and numerical) or hydraulic methods (solving Saint-Venant equations). Numerical methods are widely considered due to the fewer parameters, the low cost of calculations, and finally the appropriate accuracy. In this study, the use of artificial intelligence has been investigated for flow routing of the river. For this purpose, the combined algorithm, covariance matrix adaptation evolutionary strategy (CMAES), and Bayesian vector machine (RVM) have been used. Also, its results have been compared with the outputs of decision tree classification algorithms (CART), double gradient boosting algorithm XGBoost, simple Bayesian vector machine (RVM), and random forest (RF). Finally, to evaluate the performance and efficiency of the algorithms, the evaluation criteria of mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) have been used. Calculations of flood routing in the Mollasani area of Ahvaz have been performed for the study period 2011-2017. The obtained results indicate the appropriate success of the combined RVM-CMAES algorithm as a powerful tool in hydrograph forecasting for flood management, with evaluation criteria of MAE=19.69, RMSE=29.37, and R2=0.93 in the training period, and MAE=19, RMSE=27.83, and R2=0.94 in the test period. Furthermore, the Taylor diagrams and the routed hydrograph time series demonstrate that the combined algorithm is superior to other algorithms. The proposed algorithm has high potential for use in flood warning systems and other issues related to water resource management.

کلیدواژه‌ها English

Flood Forecasting
Hydrograph
Flood routing
Machine Learning Methods
 
Azad, A., Manoochehri, M., Kashi, H., Farzin, S., Karami, H., Nourani, V. and Shiri, J. 2019. Comparative evaluation of intelligent algorithms to improve adaptive neuro-fuzzy inference system performance in precipitation modelling. Journal of hydrology. 571: 214-224
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine learning. 45: 5-32
Breiman, L. 2017. Classification and regression trees. Routledge.‏
Bui, D. T., Ngo, P. T. T., Pham, T. D., Jaafari, A., Minh, N. Q., Hoa, P. V. and Samui, P. 2019. A novel hybrid approach based on a swarm intelligence optimized extreme learning machine for flash flood susceptibility mapping. Catena. 179: 184-196
Byeon, H. 2015. Development of prediction model for endocrine disorders in the Korean elderly using CART algorithm. Development. 6(9)
Chen, T. and Guestrin, C. 2016. Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining. 785-794
Chen, Y., Zhang, W., Yang, J., Xu, Y., Cheng, W. and Peng, L. 2023. Extraction Methods for Small-scale Features on a Large Scale: Investigating Object-oriented Cart Decision Tree for Gravel Information Extraction. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.‏
Ehteram, M., Mousavi, S. F., Karami, H., Farzin, S., Singh, V. P., Chau, K. W. and El-Shafie, A. 2018. Reservoir operation based on evolutionary algorithms and multi-criteria decision-making under climate change and uncertainty. Journal of Hydroinformatics. 20(2): 332-355
El-Haddad, B. A., Youssef, A. M., Pourghasemi, H. R., Pradhan, B., El-Shater, A. H. and El-Khashab, M. H. 2021. Flood susceptibility prediction using four machine learning techniques and comparison of their performance at Wadi Qena Basin, Egypt. Natural Hazards, 105: 83-114.
Elsafi, S. H. 2014. Artificial neural networks (ANNs) for flood forecasting at Dongola Station in the River Nile, Sudan. Alexandria Engineering Journal. 53 (3), 655-662
Gayathri, B. M. and Sumathi, C. P. 2016. Comparative study of relevance vector machine with various machine learning techniques used for detecting breast cancer. In 2016 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC). 1-5
Gelbart, M. A., Snoek, J. and Adams, R. P. 2014. Bayesian optimization with unknown constraints. 1403.5607
Gholizadeh, M., Jamei, M., Ahmadianfar, I. and Pourrajab, R. 2020. Prediction of nanofluids viscosity using random forest (RF) approach. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 201: 104010
Han, Y., Tang, R., Liao, Z., Zhai, B. and Fan, J. 2022. A novel hybrid GOA-XGB model for estimating wheat aboveground biomass using UAV-based multispectral vegetation indices. Remote Sensing. 14(14): 3506
Hansen, N. and Ostermeier, A. 2001. Completely derandomized self-adaptation in evolution strategies. Evolutionary computation. 9(2): 159-195
Hansen, N., Müller, S. D. and Koumoutsakos, P. 2003. Reducing the time complexity of the derandomized evolution strategy with covariance matrix adaptation (CMA-ES). Evolutionary computation. 11(1): 1-18
Katipoğlu, O. M. and Sarıgöl, M. 2023. Prediction of flood routing results in the Central Anatolian region of Türkiye with various machine learning models. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 37(6): 2205-2224
Lam, F. M., Leung, J. C. and Kwok, T. C. 2019. The clinical potential of frailty indicators on identifying recurrent fallers in the community: The Mr. Os and Ms. OS cohort study in Hong Kong. Journal of the American Medical Directors Association. 20(12): 1605-1610
Loshchilov, I., Schoenauer, M. and Sebag, M. 2013. Bi-population CMA-ES algorithms with surrogate models and line searches. In Proceedings of the 15th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation. 1177-1184
Norouzi, H. and Bazargan, J. 2019. Using the linear muskingum method and the particle swarm optimization (PSO) algorithm for calculating the depth of the rivers flood. Iran-Water Resources Research. 15(3): 344-347
Pal, S. C., Chowdhuri, I., Das, B., Chakrabortty, R., Roy, P., Saha, A. and Shit, M. 2022. Threats of climate change and land use patterns enhance the susceptibility of future floods in India. Journal of environmental management. 305: 114317
Safavi, H.R. 2011. Engineering Hydrology. Arkan Danesh. Isfahan.724
Sarıgöl, M. and Katipoğlu, O. M. 2023. Estimation of hourly flood hydrograph from daily flows using machine learning techniques in the Büyük Menderes River. Natural Hazards. 119(3): 1461-1477
Sharifi, A. 2020. Flood mapping using relevance vector machine and SAR data: A case study from Aqqala, Iran. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 48(9), 1289-1296
Sultana, Z., Sieg, T., Kellermann, P., Müller, M. and Kreibich, H. 2018. Assessment of business interruption of flood-affected companies using random forests. Water. 10(8): 1049
Tayfur, G. 2017. Modern optimization methods in water resources planning, engineering and management. Water Resources Management. 31: 3205-3233
Tawfik, A. M. 2023. River flood routing using artificial neural networks. Ain Shams engineering journal. 14(3): 101904.
Tayfur, G., Moramarco, T. and Singh, V. P. 2007. Predicting and forecasting flow discharge at sites receiving significant lateral inflow. Hydrological Processes: An International Journal. 21 (14): 1848-1859.‏
Tipping, M. 1999. The relevance vector machine. Advances in neural information processing systems.12
Valikhan Anaraki, M., Mousavi, S. F., Farzin, S., Karami, H., Ehteram, M., Kisi, O., Fai, CM., Hossain, MS., Hayder, G., Ahmed, AN. and El-Shafie, A. 2019. Development of a novel hybrid optimization algorithm for minimizing irrigation deficiencies. Sustainability. 11(8): 2337
Valikhan Anaraki, M., Farzin, S., Ahmadianfar, I. and Shams, A. 2024. Development a novel discharge routing method based on the large discharge dataset, Muskingum model, optimization methods, and multi-criteria decision making. Journal of Soft Computing in Civil Engineering. 8(4).
Wang, Z., Chen, H., Zhu, J. and Ding, Z. 2022. Daily PM2. 5 and PM10 forecasting using linear and nonlinear modeling framework based on robust local mean decomposition and moving window ensemble strategy. Applied Soft Computing Journal. 114: 108110
Yuan, X., Zhang, X. and Tian, F. 2020. Research and application of an intelligent networking model for flood forecasting in the arid mountainous basins. Journal of Flood Risk Management .13: 12638.
Zare, M. and Koch, M. 2014. An analysis of MLR and NLP for use in river flood routing and comparison with the Muskingum method. In 11th International Conference on Hydroscience & Engineering (ICHE).‏
Zhou, L. and Kang, L. 2023. A comparative analysis of multiple machine learning methods for flood routing in the Yangtze River. Water. 15(8): 1556