دوره 7، شماره 14 - ( پاییز و زمستان 1395 )                   جلد 7 شماره 14 صفحات 106-118 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


چکیده:   (5871 مشاهده)

نگاشت­های خود­سازمانده یکی از انواع شبکه­های عصبی مصنوعی هستند که قابلیت آن­ها در تشخیص الگو و خوشه­بندی داده­ها، آن­ها را به ابزاری قابل توجه در زمینه­ی منطقه­بندی حوزه­های آبخیز به منظور اجرای تحلیل فراوانی منطقه­ای سیلاب تبدیل کرده است. در این مطالعه، توانایی نگاشت­های خودسازمانده در منطقه­بندی حوزه­ی آبخیز سفیدرود به منظور اجرای تحلیل فراوانی منطقه­ای سیلاب با استفاده از الگوریتم گشتاور­های خطی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده بیانگر آن است که نگاشت­های خود­سازمانده می­توانند به عنوان روشی قابل قبول در زمینه­ی خوشه­بندی داده­ها و منطقه­بندی حوزه­های آبخیز به­کار گرفته شوند. بررسی مقادیر شاخص­های صحت خوشه نشان داد که این شاخص­ها به­تنهایی نمی­توانندتعیین­کننده­ی منطقه­بندی مطلوب برای تحلیل فراوانی منطقه­ای باشند، بلکه این وضعیت همگنی مناطق است که عامل اساسی در تعیین منطقه­بندی مطلوب است. بر اساس وضعیت همگنی مناطق و بزرگی مناطق تشکیل شده، حالت­های دو منطقه­ای حاصل از به­کارگیری الگوریتم­های وارد و نگاشت­های خودسازمانده به عنوان حالت­های بهینه به منظور اجرای تحلیل فراوانی منطقه­ای سیلاب برای حوزه­ی آبخیز سفیدرود، انتخاب شدند. افزون بر این،  نتایج حاصل از برآورد سیلاب در تحلیل نقطه­ای و دو تحلیل منطقه­ای گویای آن بود که برآوردهای حاصل از دو تحلیل منطقه­ای بسیار به هم نزدیک بوده و اختلاف نسبی آن­ها به­طور میانگین در حدود 1% است. هم­چنین، اختلاف نسبی آن­ها با برآوردهای حاصل از تحلیل نقطه­ای نیز در هیچ­یک از ایستگاه­ها از 17% تجاوز نمی­کند و مقدار میانگین آن تقریباً برابر 8% است.

متن کامل [PDF 1066 kb]   (2241 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1395/11/5 | پذیرش: 1395/11/5

فهرست منابع
1. Ahani, A., S. Emamgholizadeh, S.S. Mousavi Nadoushani and K. Azhdari. 2015. Regional Flood Frequency Analysis by Hybrid Cluster Analysis and L-moments. Journal of Watershed Management Research, 6: 11-20.
2. Di Prinzio, M., A. Castellarin and E. Toth. 2011. Data-Driven Catchment Classification: Application to the Pub Problem. Hydrology and Earth System Sciences, 15: 1921-1935.
3. Hall, M.J. and A.W. Minns. 1998. Regional Flood Frequency Analysis Using Artificial Neural Network. In: Babovic, V. and L.C. Larsen (eds.), Proceedings of the Third International Conference on Hydro informatics (Copenhagen, Denmark), 2: 759-763.
4. Hall, M.J. and A.W. Minns. 1999. The Classification of Hydrologically Homogeneous Regions. Hydrological Sciences Journal, 44: 693-704.
5. Hall, M.J., A.W. Minns and A.K.M. Ashrafuzzaman. 2002. The Application of Data Mining Techniques for the Regionalization of Hydrological Variables. Hydrology and Earth System Sciences. 6: 685-694.
6. Haykin, S. 2009. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Pearson Education, Inc. 906 pp.
7. Hosking, J.R.M. and J.R. Wallis. 1997. Regional Frequency Analysis: An Approach Based on L-Moments. Cambridge University Press, New York, USA. 224 pp.
8. Jingyi, Z. and M.J. Hall. 2004. Regional Flood Frequency Analysis for the Gan-Ming River Basin in China. Journal of Hydrology, 296: 98-117.
9. Kar, A.K., N.K. Goel, A.K. Lohani and G.P. Roy. 2012. Application of Clustering Techniques Using Prioritized Variables in Regional Flood Frequency Analysis - Case Study of Mahanadi Basin. Journal of Hydrologic Engineering- ASCE, 17: 213-223.
10. Kohonen, T. 1982. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps. Biological Cybernetics, 43: 59-69.
11. Kohonen, T. 2001. Self-Organizing Maps. 3rd Extended Edn. Springer Verlag, Berlin, GERMANY, 501 pp.
12. Ley, R., M.C. Casper, H. Hellebrand and R. Merz. 2011. Catchment Classification by Runoff Behavior with Self-Organizing Maps (SOM). Hydrology and Earth System Sciences 15: 2947-2962.
13. Lin, G.F. and L.H. Chen. 2006. Identification of Homogeneous Regions for Regional Frequency Analysis Using the Self-Organizing Map. Journal of Hydrology, 324: 1-9.
14. Rao, A.R. and V.V. Srinivas. 2008. Regionalization of Watersheds-An Approach Based on Cluster Analysis, Series: Water Science and Technology Library, 248 pp.
15. Razavi, T. and P. Coulibaly. 2014. Classification of Ontario Watersheds Based on Physical Attributes and Streamflow Series. Journal of Hydrology, 493: 81-94.
16. Rousseeuw, P.J. 1987. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20: 53-65.
17. Srinivas, V.V., S. Tripathi, A.R. Rao and R.S. Govindaraju. 2008. Regional Flood Frequency Analysis by Combining Self-Organizing Feature Map and Fuzzy Clustering. Journal of Hydrology, 348: 148-166.
18. Tabatabaei, M., K. Solaimani, M. Habibnejad Roshan and A. Kavian. 2014. Estimation of Daily Suspended Sediment Concentration using Estimation of Daily Suspended Sediment Concentration by Self-Organizing Map (Case Study: Sierra Hydrometry Station- Karaj Dam Watershed). Journal of Watershed Management Research, 5: 98-116.
19. Toth, E. 2013. Catchment Classification Based on Characterisation of Streamflow and Precipitation Time Series. Hydrology and Earth System Sciences, 17: 1149-1159.
20. Willshaw, D.J. and C. Von Der Malsburg. 1976. How Patterned Neural Connections Can be Set up by Self Organization. Proceedings of Royal Statistical Society London B, 194: 431-445.

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.