[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: مقالات پذیرفته شده :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
نمایه ها::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
ثبت شده در کراس رف

AWT IMAGE

..
:: دوره 11، شماره 1 - ( 9-1402 ) ::
جلد 11 شماره 1 صفحات 46-29 برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌سازی کیفی منابع آب زیرزمینی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری: مورد مطالعه دشت کبودرآهنگ، همدان، ایران
مهدی پیرزاد ، سهیل سبحان اردکانی*
دکترای تخصصی علوم محیط‌زیست، استاد گروه محیط‌زیست، دانشکده علوم پایه، واحد همدان، دانشگاه آزاد اسلامی، همدان، ایران
چکیده:   (407 مشاهده)
زمینه و هدف: : امروزه با توجه به تغییرات اقلیمی و کاهش نزولات جوی در سطح کشور و به‌خصوص استان همدان، نرخ دسترسی به منابع آب‌ سطحی کاهش یافته و لذا، میزان برداشت از منابع آب زیرزمینی به‌شدت افزایش یافته است که این موضوع موجب تغییر در کیفیت این منابع برای مصارف گوناگون شده است. در نتیجه، لزوم پایش کیفی منابع آب زیرزمینی نیز اهمیت دوچندانی یافته است. از این‌رو، در این پژوهش با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم فراابتکاری گرگ خاکستری نسبت به مدل‌سازی کیفی منابع آب‌ زیرزمینی دشت کبودرآهنگ واقع در شمال غربی استان همدان در سال 1401 اقدام شد.
مواد و روش ها: در این پژوهش، داده‌های کیفی منابع آب زیرزمینی مربوط به چاه‌های دشت کبودرآهنگ به سه بخش آموزش (%70)، اعتبارسنجی (%15) و آزمون (%15) تقسیم و با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم فراابتکاری گرگ خاکستری مدل‌سازی کیفی منابع آب‌ زیرزمینی دشت کبودرآهنگ انجام شد.
یافته ها: نتایج نشان داد که مدل ارائه شده قابلیت بالایی در پیش‌بینی کیفیت آب زیرزمینی بر اساس سه متغیر pH، EC و TDS داشته است. مقدار 0/9975 = R نشان‌دهنده پیشگویی بالای متغیرها بود. نتایج حاصل از پیاده‌سازی شبکه عصبی مصنوعی بیان‌گر صحت بالا و همچنین قابلیت بالای پیش‌بینی و خطای اندک مدل بود که این خطا با کمک الگوریتم گرگ خاکستری کاهش یافت. بنابراین، می‌توان اذعان داشت علی‌رغم این‌که الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی تا حد بالایی قادر به پیش‌بینی کیفیت آب زیرزمینی در منطقه مورد مطالعه بود، الگوریتم گرگ خاکستری با کاهش خطای پیش‌بینی، این عملکرد را تکمیل و مقدار بهینگی مدل را افزایش داد.
نتیجه گیری: الگوریتم‌های شبکه عصبی مصنوعی و بهینه‌سازی گرگ خاکستری مکمل هم بوده و عملکرد خوبی برای پیش‌بینی تغییرات کیفی منابع آب‌ زیرزمینی از خود نشان می‌دهند.
واژه‌های کلیدی: کیفیت آب زیرزمینی، مدل‌سازی هوشمند داده‌ها، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم گرگ خاکستری، دشت کبودرآهنگ
متن کامل [PDF 1369 kb]   (94 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1402/8/11 | پذیرش: 1402/9/12 | انتشار: 1403/1/28
فهرست منابع
1. Shiklomanov IA. Appraisal and assessment of world water resources. Water Int 2000; 25(1): 11-32. [DOI:10.1080/02508060008686794]
2. Sobhanardakani S, Maanijou M, Asadi H. Investigation of Pb, Cd, Cu and Mg concentrations in groundwater resources of Razan Plain. Sci J Hamadan Univ Med Sci 2015; 21(4): 319-29 (In Persian).
3. Sobhanardakan S, Taghavi L, Shahmoradi B, et al. Groundwater quality assessment using the water quality pollution indices in Toyserkan Plain. Environ Health Eng Manage J 2017; 4(1): 21-7. [DOI:10.15171/EHEM.2017.04]
4. Makarigakis AK, Jimenez-Cisneros BE. UNESCO's contribution to face global water challenges. Water 2019; 11(2): 388. [DOI:10.3390/w11020388]
5. Yari AR, Sobhanardakan S. Water quality assessment of groundwater resources in Qaleeh Shahin Plain based on Cd and HEI. Int Arch Health Sci 2016; 3(3): 101-06. [DOI:10.18869/IAHS.3.3.101]
6. Sobhanardakani S. Evaluation of the water quality pollution indices for groundwater resources of Ghahavand Plain, Hamedan Province, western Iran. Iran J Toxicol 2016; 10(3): 35-40. [DOI:10.29252/arakmu.10.3.35]
7. Sabzevari Y, Zeinivand H. Evaluation of groundwater quality for different uses, case study: Delfan ‎plain. J Geogr Space 2022; 22(78): 55-71 (In Persian).
8. Askari J, Egdernezhad A. Groundwater modeling using artificial intelligence methods (Case study: Dezful-Andimeshk plain). 2022; 8(2): 160-71 (In Persian).
9. Alizamir M, Sobhanardakani S. An artificial neural network - particle swarm optimization (ANN- PSO) approach to predict heavy metals contamination in groundwater resources. Jundishapur J Health Sci 2018; 10(2): e67544. [DOI:10.5812/jjhs.67544]
10. Aldhyani THH, Al-Yaari M, Alkahtani H, et al. Water quality prediction using artificial intelligence algorithms. Appl Bionic Biomechanic 2020; 2020: 6659314. [DOI:10.1155/2020/6659314] [PMID] []
11. Alizamir M, Sobhanardakani S. A comparison of performance of artificial neural networks for prediction of heavy metals concentration in groundwater resources of Toyserkan Plain. Avicenna J Environ Health Eng 2017; 4(1): e11792. [DOI:10.5812/ajehe.11792]
12. Al-Adhaileh MH, Aldhyani THH, Alsaade FW, et al. Groundwater quality: The application of artificial intelligence. J Environ Publ Health 2022; 2022: 8425798. [DOI:10.1155/2022/8425798] [PMID] []
13. Rajaee T, Pouraslan F. Temporal and spatial forecast of Davarzan plain groundwater level. Hydrogeomorphology 2015; 2(4): 1-19 (In Persian).
14. Alizamir M, Sobhanardakani S, Hasanalipour Shahrabadi A. Prediction of heavy metals concentration in the groundwater resources in Razan Plain: Extreme learning machine vs. artificial neural network and multivariate adaptive regression spline. Annal Mil Health Sci Res 2019; 17(4): e98554. [DOI:10.5812/amh.98554]
15. Farooq MU, Zafar AM, Raheem W, et al. Assessment of algorithm performance on predicting total dissolved solids using artificial neural network and multiple linear regression for the groundwater data. Water, 2022; 14(13): 2002. [DOI:10.3390/w14132002]
16. Che Nordin NF, Mohd NS, Koting S, et al. Groundwater quality forecasting modelling using artificial intelligence: A review. Groundwater Sustain Dev 2021; 14: 100643. [DOI:10.1016/j.gsd.2021.100643]
17. Ghobadi A, Cheraghi M, Sobhanardakani S, et al. Groundwater quality modeling using a novel hybrid data-intelligence model based on gray wolf optimization algorithm and multi-layer perceptron artificial neural network: a case study in Asadabad Plain, Hamedan, Iran. Environ Sci Pollut Res 2022; 29(6): 8716-30. [DOI:10.1007/s11356-021-16300-4] [PMID]
18. Bui DT, Khosravi K, Tiefenbacher J, et al. Improving prediction of water quality indices using novel hybrid machine-learning algorithms. Sci Total Environ 2020; 721: 137612. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.137612] [PMID]
19. Alizamir M, Kazemi Z, Kazemi Z, et al. Investigating landfill leachate and groundwater quality prediction using a Robust Integrated Artificial Intelligence Model: Grey Wolf Metaheuristic Optimization Algorithm and Extreme Learning Machine. Water 2023; 15(13): 2453. [DOI:10.3390/w15132453]
20. Abbasi Teshnizi F, Nouri Emamzadehei MM. Assessment of groundwater quality in Kaboudarahang Plain using factor and cluster analysis. Environ Water Eng 2017; 3(3): 272-9 (In Persian).
21. Emami S, Noruzi-Sarkarabad R, Choopan Y. Use of artificial neural network and imperialist competitive algorithm to evaluate the groundwater quality of Jolfa Plain for various uses. 2021; 53(1): 313-30 (In Persian).
22. Sadatinejadi, SJ, Ghasemi L, Yousefi H. Redesign of groundwater monitoring network Kuhdasht Aquifer. Ecohydrology 2019; 5(4): 1255-66 (In Persian).
23. Emami H, Emami S. Presentating a New Approach for evaluating the hydro-geochemical quality of groundwater using Swarm Intelligence Algorithms. 2019; 6(1): 177-90 (In Persian).
24. Bahrami F, Egdernezhad A. Comparison of Artificial Neural Network and Kriging models in predicting groundwater quality parameters (SAR, TDS and EC) of Dezful Andimeshk plain. J Res Environ Health 2023; 8(4): 365-77 (In Persian).
25. Majumder P, Eldho TI. Artificial Neural Network and Grey Wolf Optimizer based Surrogate Simulation-Optimization Model for groundwater remediation. Water Res Manage 2020; 34(2): 763-83. [DOI:10.1007/s11269-019-02472-9]
26. Tikhamarine Y, Souag-Gamane D, Najah Ahmed A, et al. Improving artificial intelligence models accuracy for monthly streamflow forecasting using grey Wolf optimization (GWO) algorithm. J Hydrol 2020; 582, 124435. [DOI:10.1016/j.jhydrol.2019.124435]
27. Moayedi H, Salari M, Dehrashid AA, et al. Groundwater quality evaluation using hybrid model of the multi-layer perceptron combined with neural-evolutionary regression techniques: case study of Shiraz plain. Stoch Environ Res Risk Assess 2023; 37(8): 2961-76. [DOI:10.1007/s00477-023-02429-w]
28. Bahmani O, Zali A. Investigation and determination of the spatial distribution of nitrate and electrical conductivity in groundwater by geostatistical method (Case study: Kabudrahng Plain). J Environ Sci Technol 2021; 23(5): 143-57 (In Persian).
29. Göçken M, Özçalıcı M, Boru A, et al. Integrating metaheuristics and Artificial Neural Networks for improved stock price prediction. Expert Sys Appl 2016; 44: 320-31. [DOI:10.1016/j.eswa.2015.09.029]
30. Wang J, Wang J. Forecasting stock market indexes using principle component analysis and stochastic time effective neural networks. Neurocomputing 2015; 156: 68-78. [DOI:10.1016/j.neucom.2014.12.084]
31. Chi T. Understanding Chinese consumer adoption of apparel mobile commerce: An extended TAM approach. J Retail Consum Serv 2018; 44, 274-84. [DOI:10.1016/j.jretconser.2018.07.019]
32. Mirjalili S, Mirjalili SM, Lewis A. Grey wolf optimizer. Adv Eng softw 2014; 69: 46-61.‏ [DOI:10.1016/j.advengsoft.2013.12.007]
33. Jafarzadeh A, Khashei Siuki A. Performance examination of optimization model of groundwater monitoring network based on Gray wolf and Neural network (GNM) (Case study: Birjand plain). J Irrig Water Eng 2018; 8(3): 121-39 (In Persian).
34. Ahaninjan K, Egdernezhad A. Modeling qualitative parameters of SAR, EC, and TDS in groundwater using optimized artificial neural network model (Case study: Behbahan Plain). 2020; 6(2): 161-72 (In Persian).
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Pirzad M, Sobhan Ardakani S. Qualitative modeling of groundwater resources using Artificial Neural Network and Gray Wolf Optimizer algorithm (Case Study: Kabudarahang Plain, Hamedan Province, Iran). jehe 2023; 11 (1) :29-46
URL: http://jehe.abzums.ac.ir/article-1-1012-fa.html

پیرزاد مهدی، سبحان اردکانی سهیل. مدل‌سازی کیفی منابع آب زیرزمینی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری: مورد مطالعه دشت کبودرآهنگ، همدان، ایران. مجله مهندسی بهداشت محیط. 1402; 11 (1) :29-46

URL: http://jehe.abzums.ac.ir/article-1-1012-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 11، شماره 1 - ( 9-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله مهندسی بهداشت محیط Journal of Environmental Health Enginering
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4660