ارزیابی الگوریتم‌های شبکه عصبی، مدل‌های سری زمانی و مدل هیبریدی SARIMA-SETAR در پیش‌بینی سرعت باد ماهانه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران

2 دکتری آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران

3 استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران

10.29252/aridbiom.2021.15523.1828

چکیده

در این پژوهش به­منظور مدل­سازی و پیش­بینی سرعت باد ماهانة شهر دزفول از مدل SARIMA، مدل سری زمانی‌ غیرخطی آستانه (SETAR)، مدل هیبریدی SARIMA-SETAR و همچنین شبکه­های عصبی مصنوعی استفاده شد. افزون بر این، برای انتخاب متغیرهای ورودی مؤثر در پیش­بینی سرعت باد با شبکه عصبی از الگوریتم PMI  بهره گرفته شد .با استفاده از ضابطه همپل و معیار اطلاعاتی آکائیک، مقدار رطوبت نسبی ماهانه در دو ماه قبل RH(t-2)، مقدار تبخیر ماهانه در یک ماه قبل E (t-1)، دمای متوسط ماهانه در سه ماه قبل Tave (t-3) و دمای حداکثر ماهانه دریک ماه قبل Tmax (t) به عنوان متغیرهای ورودی موثر برای مدل­سازی و پیش­بینی سرعت باد ماهانه مشخص شد. به منظور صحت­سنجی مدل­های SARIMA و SETAR و مدل هیبریدی SARIMA*SETAR برازش یافته از توابع خودهمبستگی، خودهمبستگی جزیی و آزمون استقلال باقی­مانده‌های مدل (الجونگ- باکس) استفاده گردید. مدل برتر بر اساس حداقل مقدار عددی آماره شوارتز و آکائیک تعیین شدند. همچنین برای مدل­سازی و پیش­بینی سرعت باد ماهانه با شبکه عصبی برای لایه ورودی و خروجی تابع خطی و برای لایه مخفی از توابع محرک مختلف با الگوریتم آموزش متفاوت استفاده شد. مدل‌ شبکه عصبی با توپولوژی (5-1-1) با تابع محرک تانژانت سیگموئید و با الگوریتم آموزشی لونبرگ– مارکوارت درمقایسه با  مدل­های خطی SARIMA و غیر خطی SETAR دارای  عملکرد بهتر در پیش‌بینی سرعت باد ماهانه ایستگاه سینوپتیک دزفول شناخته شد. نتایج ارزیابی عملکرد مدل­ها نشان داد که مدل هیبریدی SARIMA*SETAR(2,2,3) در مقایسه با سایر مدل­های عملکرد بهتری داشت است. با ضریب تبین 91/0 و ریشه میانگین مربعات 72 دارای دقت قابل قبولی در پیش­بینی سرعت باد ماهانه ایستگاه سینوپتیک دزفول می­باشد.

کلیدواژه‌ها


[1]. Afkhami, H., Talebi, A., Mohammadi, M. Fotouhi F. (2015). Investigation of the feasibility of wind speed prediction using hybrid model of neural networks, neural -fuzzy networks and wavelet (Case study: station of Yazd). jwmseir. 9 (30): 31-40. (in Farsi)
[2]. Akaike, H. (1974). A new look at statistical model Identification. IEEE. Transaction on Automatic Control AC-19,716-723.
[3]. Akpinar, E.K. and Akpinar, S. (2005). Energy Conversion and management. 46, (4), 515-532.
[4]. Box, G.E.P., Jenkins, G.M. and Reinsel, G.C. (1994). Time series Analysis: Forecasting and Control. 3rdEd. prentice Hall, Englewood Cliffs Inc., New Jersey. 598p.
[5]. Cadenas, E. and Rivera, W. (2007). Wind Speed forecasting in the south coast of Oaxaca, Mexico. Renewable Energy. 32(12)2116-2128.
[6]. Cover, T.M. and Thomas, J.A. (1991). Elements of Information Theory. In: Wiley Series in Telecommunications. Wiley & Sons, Inc Journal., New York.
[7]. David, F.N. (1966). Tables of the correlation coefficient. In: Pearson, E.S., Hartley, H.O. (Eds.) Biometrika Tables for Statisticians, third ed., vol. 1. Cambridge University Press, Cambridge.
[8]. Davies, L. and Gather, U. (1993). The identification of multiple outliers. Journal of the American Statistical Association 88 (423), 782–792.
[9]. Ghahreman, N. and Gharekhani, A. (2010). Trend analysis of mean wind speed in different climatic regions of Iran. Iranian Journal of lrrigation and drainage. No. 1, Vol. 4, p. 31-43. (in Farsi)
[10]. Goebel, B., Dawy, Z., Hagenauer, J. and Mueller, J.C. (2005). An approximation to the distribution of finite sample size mutual information estimates. In: IEEE International Conference on Communications (ICC-05), Seoul, South Korea.
[11]. Granger, C.W., Maasoumi, E. and Racine, J. (2004). A dependence metric for possibly nonlinear processes. Journal of Time Series Analysis 25 (5), 649–669.
[12]. Khordadi M.J., Eslamian. s.s. and Abedi Kupai. J. (2008). Investigation of the process of meteorological parameters in several regions of Iran. Technical Workshop on Climate Change Impacts on Water Resources Management. (in Farsi)
[13]. Liu, H. Tian, H. and Li, Y. (2012). Comparison of tow new ARIMA-ANNand ARIMA-Kalman hybrid methods for wind speed prediction Applied Energy. 98, 415-424.
[14]. Pearson, R.K. (2002). Outliers in process modeling and identification. IEEE Transactions on Control Systems Technology 10 (1), 55–63. doi:10.1109/87.974338.
[15]. Pearson, R.K. (2002). Outliers in process modeling and identification. IEEE Transactions on Control Systems Technology 10 (1), 55–63.
[16]. Qing, C. Ewing, B. T. and Thompson, M. A. (2012). Forecasting wind speed with recurrent neural networks. European Journal of Operational Research. Volume 221(1): 148-154.
[17]. Rahimzadeh, F., Pedram, M., Sedaghat Kardar, A. and Kamali G.A. (2009). Estimation of wind energy in synoptic stations of Isfahan province. Journal of Humanities Research, University of Isfahan. Volume 20, Number 3. P: 156-172. (In Farsi)
[18]. Rezaei Banafsheh Daragh, M., Javan, Kh. and Zeinali B. (2011). Investigation of wind speed changes in northwestern Iran. Natural geography. Volume 4, Number 13. P: 27-36. (in Farsi)
[19]. Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal 27, 379–423.
[20]. Sharma, A. (2000). Seasonal to interannual rainfall probabilistic forecasts for improved water supply management: part 1 – a strategy for system predictor identification. Journal of Hydrology 239, 232–239.
[21]. Tamrodi, M.N., Khalili. K., Nazeri Torodi. Z. and Shahnazi. M. 2014. Characteristics of the authors of the article Evaluation of ARIMA and PARMA models for modeling and predicting the maximum wind speed (Case study: Bandar Abbas Synoptic Station). National Conference on Applied Research in Science and Engineering. (In Farsi)
[22]. Tong, H. (1983). Threshold Models in Non-Linear Time Series Analysis. Springer, New York.