Dự đoán lũ lụt mùa mưa ở các con sông sử dụng biến đổi wavelet, thuật toán di truyền và mạng nơron

Springer Science and Business Media LLC - Tập 28 - Trang 301-317 - 2013
Rajeev Ranjan Sahay1, Ayush Srivastava2
1Civil Engineering Department, BIT Mesra, Patna, India
2Civil Engineering Department, BIT Mesra, Ranchi, India

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 chảy

Tài 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