Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán lũ lụt mùa mưa ở các con sông sử dụng biến đổi wavelet, thuật toán di truyền và mạng nơron
Tóm tắt
Lũ lụt mùa mưa là mối nguy hiểm tái diễn ở hầu hết các quốc gia Đông Nam Á. Bài báo này đề xuất một mô hình kết hợp giữa biến đổi wavelet, thuật toán di truyền và mạng nơron (WAGANN) nhằm dự đoán dòng chảy của sông trong 1 ngày tới vào mùa mưa, những dòng chảy này khó mô hình hóa do đặc điểm không đều và có các sự kiện lớn xuất hiện bất thường kèm theo các dòng chảy kéo dài với thời gian khác nhau. Biến đổi wavelet rời rạc (DWT) được sử dụng để xử lý dữ liệu thời gian, và thuật toán di truyền (GA) được áp dụng để tối ưu hóa các tham số ban đầu của mạng nơron nhân tạo (ANN) trước khi đào tạo mạng. Tùy thuộc vào các đầu vào khác nhau, bốn mô hình WAGANN được phát triển và đánh giá để dự đoán dòng chảy ở hai con sông Ấn Độ, Kosi và Gandak. Hai con sông này nổi tiếng với việc mang theo dòng chảy lớn vào mùa mưa (tháng 6 đến tháng 9), khiến toàn bộ khu vực Bắc Bihar của Ấn Độ trở nên không an toàn cho việc sinh sống hoặc canh tác. So với các mô hình tự hồi quy (AR) và các mô hình ANN tối ưu hóa bằng GA (GANN) sử dụng chuỗi thời gian dòng chảy gốc (OFTS) làm đầu vào, các mô hình WAGANN cho thấy khả năng mô phỏng dòng chảy sông trong mùa mưa tốt hơn. Hơn nữa, các mô hình WAGANN dự đoán các giá trị dòng chảy cực trị một cách khá hợp lý, cho thấy ít xu hướng thiên lệch trong việc dự đoán thấp hơn hoặc cao hơn.
Từ khóa
#lũ lụt #mùa mưa #biến đổi wavelet #thuật toán di truyền #mạng nơron nhân tạo #dự đoán dòng chảyTài liệu tham khảo
Adamowski JF (2008) River flow forecasting using wavelet and cross-wavelet transform models. Hydrolo Process 22:4877–4891
Adamowski JF, Sun K (2010) Development of a coupled wavelet transform and neural network method for flow forecasting of non-perennial rivers in semi-arid watersheds. J Hydrol 390:85–91
Addison PS, Murray KB, Watson JN (2001) Wavelet transform analysis of open channel wake flows. J Eng Mech 127(1):58–70
ASCE (Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology (2000b) Artificial neural networks in hydrology II: hydrologic applications. J Hydraulic Eng ASCE 5:123–137
ASCE (Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology) (2000a) Artificial neural networks in hydrology I: preliminary concepts. J Hydraul Eng ASCE 5:115–123
Chau KW, Wu CL, Li YS (2005) Comparison of several flood forecasting models in Yangtze River. J Hydrol Eng 10:485–491
Coulibaly P, Burn HD (2004) Wavelet analysis of variability in annual Canadian streamflows. Water Resour Res 40, W03105. doi:10.1029/2003WR002667
Deb K (2001) Multi-Objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley and Sons Asia
FMIS (2012) Flood management information system. Water Resources Department, Patna
Goldberg DE (1989) Genetic algorithms in: Search, optimization and machine learning. Addison-Wesley, New York
International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (2006) Geneva, Switzerland: World Disaster Report, p 12
Kisi O (2008) Stream flow forecasting using neuro-wavelet technique. Hydrol Processes 22:4142–4152
Kisi O (2009) Neural networks and wavelet conjunction model for intermittent streamflow forecasting. J Hydrol Eng 14:773–782
Kisi O (2010) Wavelet regression model for short-term streamflow forecasting. J Hydrol 389:344–353
Kisi O (2011a) A combined generalized regression neural network wavelet model for monthly streamflow prediction. KSCE J Civil Eng 15(8):1469–1479
Kisi O (2011b) Wavelet regression model as an alternative to neural networks for river stage forecasting. Water Resour Manag 25:579–600
Kisi O, Shiri J (2011) Precipitation forecasting using wavelet-genetic programming and wavelet-neuro-fuzzy conjunction models. Water Resour Manag 25:3135–3152
Kisi O, Shiri J (2012) Discussion on precipitation forecasting using wavelet-genetic programming and wavelet-neuro-fuzzy conjunction models. Water Resour Manag. doi:10.1007/s 11269-012-0060-y
Kucuk M, Agiralioglu N (2006) Wavelet regression techniques for stream flow predictions. J Appl Stat 33:943–960
Labat D, Ababou R, Mangin A (2000) Rainfall-runoff relation for karstic spring, part 2: continuous wavelet and discrete orthogonal multi resolution analyses. J Hydrol 238:149–178
Maier HR, Dandy GC (2000) Neural networks for the predication and forecasting of water resources variables: a review of modelling issues and applications. Environ Model Softw 15:101–124
Mallat SG (1989) A theory for multi resolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel 11:674–693
Michalewicz Z (1992) Genetic algorithm + data structures = evolutionary programs. Springer, New York
Moosavi V, Vafakhah M, Shirmohammadi B, Behnia N (2013) A wavelet-ANFIS hybrid model for groundwater level forecasting for different prediction periods. Water Resour Manag 27:1301–1321
Partal T, Kucuk M (2006) Long-term trend analysis using discrete wavelet components of annual precipitations measurements in Marmara region (Turkey). Phys Chem Earth 31:1189–1200
Rajaee T (2011) Wavelet and ANN combination model for prediction of daily suspended sediment load in rivers. Sci Total Env 409:2917–2928
Rajaee T, Nourani V, Kermani MZ, Kisi O (2010) River suspended sediment load prediction: application of ANN and wavelet conjunction model. J Hydrol Eng 16(8):613–627
Ramana RV, Krishna B, Kumar SR SR, Pandey NG (2013) Monthly rainfall prediction using wavelet neural network analysis. Water Resour Manage 27:3697–3711
Sahay RR, Chakraborty A (2012) Predicting river floods using discrete wavelet. J Soil Water Sci IV 1:29–41
Sahay RR, Sehgal V (2013) Wavelet regression models for predicting flood stages in rivers: a case study in Eastern India. J Flood Risk Manag 6:146–155
Shiri J, Kisi O (2010) Short-term and long-term streamflow forecasting using a wavelet and neuro-fuzzy conjunction model. J Hydrol 394:486–493
Smith LC, Turcotte DL, Isacks B (1998) Stream flow characterization and feature detection using a discrete wavelet transform. Hydrol Process 12:233–249
Taormina R, Chau KW, Sethi R (2012) Artificial neural network simulation of hourly groundwater levels in a coastal aquifer system of the Venice lagoon. Eng Appl Artif Intel 25:1670–1676
Tiwari MK, Chatterjee C (2010) Development of an accurate and reliable hourly flood forecasting model using wavelet-bootstrap-ANN (WBANN) hybrid approach. J of Hydrol 394:458–470
Wang W, Ding J (2003) Wavelet network model and its application to the prediction of the hydrology. Nat Sci 1:67–71
Wang W, Jin J, Li Y (2009) Prediction of inflow at Three Gorges Damin Yangtze river with wavelet network model. Water Resour Manag 23:2791–2803
Wu CL, Chau KW (2006) Evaluation of several algorithms in forecasting flood. Adv Appl Artif Intell 4031:111–116
Wu CL, Chau KW, Li YS (2009) Predicting monthly streamflow using data-driven models coupled with data-preprocessing techniques. Water Resour Res 45, W08432. doi:10.1029/2007WR006737
Zhou HC, Peng Y, Liang GH (2008) The research of monthly discharge predictor-corrector model based on wavelet decomposition. Water Resour Manag 22:217–227