با همکاری انجمن هیدرولیک ایران

روش برنامه‏‏‌نویسی ژنتیک (GP) در پیش‌‏بینی میزان مصرف آب شهری (مطالعه موردی: شهر نجف آباد)

نوع مقاله : پژوهشی کاربردی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب، گروه عمران، دانشکده مهندسی عمران حمل و نقل، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

2 دانشیار، گروه عمران، دانشکده مهندسی عمران حمل و نقل، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده
ارتقا سطح کیفی زندگی ساکنین شهرها به بهره‌مندی از زیرساخت شهری با کیفیت بالا، به‏ منظور برآورده کردن نیازهای روزانه وابسته است. شبکه آبرسانی شهری یکی از اساسی‌ترین زیرساخت‌‏های شهری است که طراحی و سرویس‌‏دهی مطلوب آن در طول دوره طرح ضروری است. ازاین ‏رو تعیین میزان واقعی مصرف و پیش‌‏بینی آن در آینده اهیمت دارد. به‏ این ‏منظور در این تحقیق، از یک روش بر مبنای هوش مصنوعی، روش برنامه‌‏نویسی ژنتیک (GP) و همچنین روش داده‏‌کاوی ضریب هم‏بستگی پیرسون استفاده شده است. روش‌‏های داده‏‌کاوی بر روی بانک داده شامل داده‏‌های روزانه دما، بارش، رطوبت و مقدار آب تولیدی روزانه برای شهر نجف‌آباد در اصفهان از ابتدای سال 1394 تا انتهای سال 1398اعمال و بهترین ترکیب از داده‌‏های ورودی انتخاب شده است. داده‏‌های منتخب به ‏عنوان بردارهای ورودی برای مدل‏‌های پیشنهادی بر مبنای روش GP اعمال و مقدار آب تولیدی روزانه (نشان‏‌دهنده آب مصرفی کل)شهر نجف آباد پیش‌بینی شده است. نتایج به ‏دست آمده با نتایج مدل‏‌هایی بر مبنای شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مقایسه شده است. برای بررسی عملکرد مدل‏‏‌ها، شاخص‌‏های آماری R²، RMSE و NSE محاسبه شده است. مقایسه نتایج نشان‌‏دهنده عملکرد قابل قبول مدل‏‌های پیشنهادی بر مبنای GP می‏‌باشد. به ‏عبارت ‏دیگر، مقدار شاخص‌های آماری RMSE و NSE و R² و MAPE برای داده‌‏های آموزش در بهترین مدل GP به‌ترتیب برابر با MCM 3262/59  و 0/80 و 0/80 و 5/38 درصد و برای داده‏‌های آزمایش به ترتیب برابر با 3507/68 MCM و  78/78 و 0/0 و 6/67 درصد می‏‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Barati, R., Salehi Neyshabouri, S. A. A., & Ahmadi, G. (2014). Development of empirical models with high accuracy for estimation of drag coefficient of flow around a smooth sphere: An evolutionary approach. Powder Technology, 257, 11-19. doi: 10.1016/j.powtec.2014.02.045
Brentan, B. M., Luvizotto Jr, E., Herrera, M., Izquierdo, J., & Pérez-García, R. (2017). Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting. Journal of Computational and Applied Mathematics, 309, 532-541. doi: 10.1016/j.cam.2016.02.009
Goodarzi, M., Abedi-Koupai, J., Heidarpour, M., & Safavi, H. R. (2016). Evaluation of the Effects of Climate Change on Groundwater Recharge Using a Hybrid Method. Water Resources Management, 30(1), 133-148. doi: 10.1007/s11269-015-1150-4
Kazemi, M., & Barati, R. (2022). Application of dimensional analysis and multi-gene genetic programming to predict the performance of tunnel boring machines. Applied Soft Computing, 124, 108997. doi: 10.1016/j.asoc.2022.108997
Kühnert, C., Gonuguntla, N. M., Krieg, H., Nowak, D., & Thomas, J. A. (2021). Application of LSTM Networks for Water Demand Prediction in Optimal Pump Control. Water, 13(5), 644. doi: 10.3390/w13050644
Lee, M., Tansel, B., & Balbin, M. (2011). Influence of residential water use efficiency measures on household water demand: A four year longitudinal study. Resources, Conservation and Recycling, 56(1), 1-6. doi: 10.1016/j.resconrec.2011.08.006
Pacchin, E., Gagliardi, F., Alvisi, S., & Franchini, M. (2019). A Comparison of Short-Term Water Demand Forecasting Models. Water Resources Management, 33(4), 1481-1497. doi: 10.1007/s11269-019-02213-y
Polebitski Austin, S., & Palmer Richard, N. (2010). Seasonal Residential Water Demand Forecasting for Census Tracts. Journal of Water Resources Planning and Management, 136(1), 27-36. doi: 10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000003
Romano, G., Salvati, N., & Guerrini, A. (2014). Estimating the Determinants of Residential Water Demand in Italy. Water, 6, 2929–2945. doi: 10.3390/w6102929
Sebri, M. (2016). Forecasting urban water demand: A meta-regression analysis. Journal of Environmental Management, 183, 777-785. doi: 10.1016/j.jenvman.2016.09.032
Shabani, S., Candelieri, A., Archetti, F., & Naser, G. (2018). Gene expression programming coupled with unsupervised learning: a two-stage learning process in multi-scale, short-term water demand forecasts. Water, 10(2), 142. doi: 10.3390/w10020142
Shuang, Q., & Zhao, R. T. (2021). Water Demand Prediction Using Machine Learning Methods: A Case Study of the Beijing–Tianjin–Hebei Region in China. Water, 13(3), 310. doi: 10.3390/w13030310
Silva, S., & Almeida, J. (2003). Gplab–a genetic programming toolbox for matlab. In: Proceedings of the Nordic MATLAB Conference. Copenhagen, Denmark.
Smolak, K., Kasieczka, B., Fialkiewicz, W., Rohm, W., Siła-Nowicka, K., & Kopańczyk, K. (2020). Applying human mobility and water consumption data for short-term water demand forecasting using classical and machine learning models. Urban Water Journal, 17(1), 32-42. doi: 10.1080/1573062X.2020.1734947
Suero Francisco, J., Mayer Peter, W., & Rosenberg David, E. (2012). Estimating and Verifying United States Households’ Potential to Conserve Water. Journal of Water Resources Planning and Management, 138(3), 299-306. doi: 10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000182
Xenochristou, M., & Kapelan, Z. (2020). An ensemble stacked model with bias correction for improved water demand forecasting. Urban Water Journal, 17(3), 212-223. doi: 10.1080/1573062X.2020.1758164
ارسال نظر در مورد این مقاله
نام را وارد کنید.
نشانی پست الکترونیکی را به درستی وارد کنید.
وابستگی سازمانی را به درستی وارد کنید.
توضیحات را وارد کنید (حداقل 50 حرف)
CAPTCHA Image
شناسه امنیتی را به درستی وارد کنید.
دوره 10، شماره 3 - شماره پیاپی 29
حکمرانی سیل از «مهار توسط دولت» تا «تاب‌آوری جوامع محلی»
پاییز 1402
صفحه 87-98

  • تاریخ دریافت 30 خرداد 1402
  • تاریخ بازنگری 05 شهریور 1402
  • تاریخ پذیرش 14 شهریور 1402