SVR

در این مقاله با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری مقدار بخار آب قابل بارش (PWV) به صورت مکانی-زمانی مدل سازی شده و سپس پیش بینی می شود. از سه مدل شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs)، سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار (ANFIS) و مدل رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) برای انجام این کار استفاده شده است. برای مقایسه کارایی و دقت این سه مدل، نتایج حاصل با مشاهدات بخار آب قابل بارش حاصل از ایستگاه رادیوسوند (PWV radiosonde() و بخار آب قابل بارش به دست آمده از مدل تجربی ساستامنین (PWV Saastamoinen) نیز مقایسه شده است. مشاهدات 23 ایستگاه GPS مابین روزهای 300 الی 305 (6 روز) از سال 2011 در منطقه شمال غرب ایران برای ارزیابی مدل ها، به کار گرفته شده است. دلیل انتخاب این منطقه و بازه زمانی مورد نظر، در دسترس بودن مجموعه کاملی از مشاهدات ایستگاه های GPS ، رادیوسوند و ایستگاه های هواشناسی است. از 23 ایستگاه مورد نظر، مشاهدات دو ایستگاه KLBR و GGSH به منظور انجام تست نتایج حاصل کنار گذاشته می شود. در مرحله اول، تأخیر تر زنیتی (ZWD) از مشاهدات 21 ایستگاه GPS محاسبه و سپس تبدیل به مقدار PWV می شود. مقادیر PWV حاصل از این مرحله به عنوان خروجی هر سه مدل در نظر گرفته شده است. همچنین چهار پارامتر طول و عرض جغرافیایی ایستگاه، روز مشاهده (DOY) و زمان (min .) به عنوان ورودی های سه مدل هستند. هر سه مدل با استفاده از الگوریتم پس انتشار خطا (BP) آموزش داده شده و کمینه خطای حاصل در محل ایستگاه رادیوسوند تبریز (38/08N وE 46/28) ، به عنوان معیار پایان آموزش در نظر گرفته شده است. پس از مرحله آموزش، مقدار بخار آب قابل بارش در ایستگاه های تست با هر سه مدل محاسبه و سپس با مقدار بخار آب قابل بارش حاصل از GPS (PWVGPS) مقایسه می شوند. میانگین ضریب همبستگی محاسبه شده برای چهار مدل ANN ، ANFIS ، SVR و Saastamoinen در 6 روز مورد مطالعه به ترتیب برابر با 0/85، 0/88، 0/89 و 0/69 است. همچنین، میانگین RMSE برای چهار مدل در 6 روز به ترتیب برابر با 2/17، 1/90، 1/77 و 5/45 میلی متر شده است. نتایج حاصل از این مقاله نشان می دهد که مدل SVR از قابلیت بسیار بالایی در برآورد مقدار بخار آب قابل بارش برخوردار بوده و از نتایج آن می توان در مباحث مرتبط با هواشناسی و پیش بینی بارش استفاده نمود.