حوضه یلفان

برآورد دبی اوج، یکی از موضوعات اساسی در مدیریت منابع آب و کنترل سیلاب، جایگاه ویژه ای در موفقیت طراحی سازه های آبی و کارایی اقدامات بیومکانیکی در حوضه های آبخیز دارد. در این پژوهش سعی شده است با مقایسه سه روش اصلی در هوش مصنوعی (مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه، مدل الگوریتم ترکیبی شبکه عصبی با ژنتیک و مدل ترکیب خوشه بندی کاهشی و روش نورو فازی (ANFIS، بهترین روش پیش بینی دبی حداکثر رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری و رسوب سنجی یلفان (یکی از زیرحوضه های سد اکباتان همدان) انتخاب شود. به این منظور در این سه مدل،8 متغیر بارندگی مربوط به روز وقوع سیل، بارندگی های روزانه تا 5 روز پیش، دبی پایه در روز وقوع سیل و CN حوضه به منزله پارامترهای ورودی (1380 تا 1391) و دبی حداکثر به منزله خروجی در نظر گرفته و وارد نرم افزار متلب شد؛ سپس با بهره گیری از روش های هوش مصنوعی و پیش پردازش داده ها، ساختار بهینه مدل با استفاده از داده های ورودی و خروجی و با ملاک قراردادن معیارهای ارزیابی RSME، MAE و NSE به روش سعی و خطا تعیین شد. در مدل تلفیقی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک، پس از تعیین مدل بهینه شبکه عصبی، نتیجه مدل به الگوریتم ژنتیک وارد شد. در مدل تلفیقی خوشه بندی با ANFIS، پس از تعیین مدل بهینه خوشه بندی، نتیجه مدل به ANFIS وارد و درنهایت با توجه به معیار ارزیابی، ساختار بهینه مدل تعیین شد. نتایج نشان داد مدل تلفیقی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک نسبت به مدل شبکه عصبی و نیز مدل ترکیب خوشه بندی کاهشی و مدل ANFIS عملکرد بهتری در برآورد دبی سیلاب در حوزه یلفان دارد.