بررسی و مقایسه عملکرد تکنیکهای هوشمند نوین، درشبیه سازی نیترات آب زیرزمینی

امروزه با توجه به خشکسالی های اخیر، یکی از اصلی ترین منابع تامین آب شرب در کشور، منابع زیرزمینی هستند و از طرفی نیترات یکی از مهم ترین آلاینده های منابع آب زیرزمینی می باشد، که اثرات نامطلوبی بر سلامت افراد دارد. پژوهش حاضر در صدد مقایسه و ارایه تکنیکی کارآمد و نوین جهت شبیه سازی وپیش بینی نیترات در این منابع می باشد. بنابراین سه تکنیک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) وسیستم استنتاج عصبی - فازی (ANFIS) و ماشین بردارپشتیبان (SVM) درشبیه سازی به عنوان ابزاری مبتنی بر داده مقایسه میشود. شبیه سازی بر اساس نمونه های مشاهداتی از چاه های موردنظردر آبخوان مورد مطالعه طی 13سال صورت گرفته و بازه زمانی مدلسازی، ماهانه انتخاب شده است. تخمین زننده ها شبیه سازی مدل شامل منیزیم (Mg) ، بیکربنات (Hco3) ، کلسیم (Ca) ، سدیم (Na) میباشند. نخست شبیه سازی هرتکنیک بصورت مجزا، روی آرایشهای مختلف انجام میشود. بر اساس نتایج حاصل از معیارهای ارزیابی سیستم نروفازی با ضریب همبستگی=9978/0 R2 و0002/0= MSE از قابلیت و توانایی مناسبتری برخوردار میباشد.