به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « arima » در نشریات گروه « مهندسی آب »

تکرار جستجوی کلیدواژه «arima» در نشریات گروه «فنی و مهندسی»
  • فائزه جان نثاری*، سعید اسلامیان
    باتوجه به تاثیر سرعت باد بر مسایل مهم اقلیمی همچون تبخیر و تعرق، در این تحقیق سرعت باد در هفت ایستگاه هواشناسی حوضه زاینده رود با استفاده از روش سری زمانی مورد بررسی قرار گرفت. دوره های زمانی مورد بررسی شامل 7 روز، 15 روز، 30 روز، فصلی و روزانه بود. داده های پرت با روش های نمودار جعبه ای، نرمال و گروبزبک مشخص گردید. مدلسازی با بررسی نمودارهای خودهمبستگی و خودهمبستگی جزیی و معیارهای آکایک، شوارتز و حنان کوین انجام شد. سپس نرمال بودن با آزمون‏های کولموگروف اسمیرنوف و جارک برا مورد بررسی قرار گرفت. برای بررسی صحت مدل از آزمون های دوربین واتسون و پرت مانتو استفاده شد. آزمون روند و همگنی با استفاده از نرم افزار Matlab و مدل سازی با استفاده از نرم افزار Minitab، Eviews انجام گردید. جهت اعتبارسنجی در بازه های روزانه و 7 روزه از 5 درصد داده‏ها و در 15 روز و 30 روز از 10 درصد و در بازه زمانی فصلی از 20 درصد داده‏ها استفاده شد. بررسی روند با روش ناپارامتری من‏کندال انجام گرفت و تقریبا در تمامی بازه ها روند افزایشی مشاهده شد. . همچنین بر اساس نتایج بدست آمده (ضریب تعیین بالاتر از 7/0 و میانگین مربعات خطا و درصد خطا زیر 20درصد) مدل SARIMA در بازه های زمانی 7روزه و 15روزه و 30 روزه و مدل ARIMA در بازه های زمانی روزانه و فصلی به عنوان مدل برتر معرفی گردید.
    کلید واژگان: پیش بینی, حوضه زاینده رود, سری زمانی, سرعت باد, ARIMA, SARIMA}
    Faezeh Jannesary *, Saeid Eslamian
    Considering the effect of wind speed on important climatic issues such as evaporation, wind speed was investigated in seven meteorological stations of Zayandehrud basin using time series method.  In this study the periods includes 7 days, 15 days, 30 days, seasonal and daily. Outlier data were determined by box diagram, normal and Grubs beck methods. The modeling was performed by examining the autocorrelation and partial autocorrelation diagrams using the criteria of Akaike, Schwartz and Hannan Quinn. Kolmogorov-Smirnov and Jark Bera tests that were used to check the normality of data and Durbin Watson and Pert Manto tests were used to check the accuracy of the model. Trend and homogeneity tests were performed using Matlab and modeling was performed using Minitab, Eviews. For validation at daily and 7-day intervals, 5% of data were considered, at 15 days and 30 days, 10% of data and at seasonal intervals, 20% of data. The trend analysis was performed by non-parametric Man Kendall method and the trend was observed in the majority of intervals. also, based on the results obtained (the coefficient of determination above 0.7 and the mean square error and error percentage below 20%) the model of SARIMA was introduced as the best model in the 7-day, 15-day and 30-day time intervals, and ARIMA model in daily and seasonal  intervals
    Keywords: Forecasting, Zayandehrud basin, Time Series, Wind Speed, ARIMA, SARIMA}
  • حمید معینی، حسین بنکداری، صاحبه عبدالهی

    با توجه به کاهش منابع آب بهخصوص در کشور ایران، پیشبینی جریان رودخانه اهمیت زیادی یافته و لازم است از بهترین روش ها استفاده گردد. در این پژوهش عملکرد برخی مدلهای خطی و غیرخطی در پیش بینی جریان ماهانه ی رودخانه ی جامیشان واقع در استان کرمانشاه بررسی گردید. این مدلها شامل مدل های خودهمبسته با میانگین متحرک تجمعی (ARIMA)، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و سامانه ی استنتاج فازی مبتنی بر شبکه ی تطبیقی (ANFIS) میباشند. در استفاده از مدل ARIMA با در نظر گرفتن پنج پارامتر از هر نوع، تمامی مدل های ممکن بررسی گردید. برای مدل های ANN و ANFIS نیز با تعیین 14 نوع ترکیب ورودی مختلف بهترین مدل ها شناسایی شد. قابلیت مدل های به دستآمده در پیش بینی جریان در درازمدت نیز سنجیده شد. نتایج بیانگر آن بود که مدل ANFIS توانایی بیشتری در شناسایی تاخیرهای زمانی موثر بر جریان نسبت به مدل ANN دارد. این مدل همچنین از دقت بیشتری نسبت به سایر مدل ها بهخصوص در پیش بینی مقادیر حدی برخوردار است. اما مدل ARIMA قابلیت بسیار بالایی در پیش بینی دبی های با مقادیر کم دارد. بررسی ها بیانگر آن بود که از هر سه مدل می توان در درازمدت استفاده کرد.

    کلید واژگان: دبی ماهانه, پیشبینی, مدلسازی, ARIMA, ANFIS}
    H. Moeeni, H. Bonakdari, S. Abdolahi

    Regarding the decrease in water resources especially in Iran, the river flow forecasting has gained a high importance and it is necessary to use the best methods for such forecasts. In this study the performance of some linear and nonlinear models was investigated for predicting the monthly flow of Jamishan River in Kermanshah province. The models include autoregressive integrated moving average (ARIMA), artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). In using ARIMA model considering five parameters of any kind, all possible models were evaluated. For ANFIS and ANN models with determination of 14 different input combinations, the best models were identified. The capability of obtained models in long-term flow prediction was also assessed. The results revealed that ANFIS model is more capable in identifying the effective time delays in flow compared to ANN. This model is also more accurate than other models in peak values prediction. ARIMA model on the other hand has high capability in prediction of low values. Study indicated that all three models can be used for long-term predictions.

    Keywords: Monthly inflow, Prediction, Modeling, ARIMA, ANFIS}
  • Vahid Rashidi, Mohammad Mirzavand
    The aim of this study is to compare the performance of different time series models for the purpose of modeling as well as monthly rainfall forecasting in Ilam province. In this regard, monthly rainfall data were collected from 8 rainfall station from 1993 to 2011. After preparation of data, R software was used to predict the height of rainfall in 8 rainfall station (2004 to 2011) using monthly height of rainfall data (1993 to 2004). In this study, 5 models (AR, MA, ARMA, ARIMA, and SARIMA) with 12 different structures were examined. Due to the fact that the factors of trend, seasonal and jump are deterministic components in nature, there would be no need for the insertion of modeling. However, the modeling of random component is considered to be highly essential in modeling and water resource management. Therefore, the time series of rainfall was decomposed and the random component modeled accordingly. The results indicates that in 37.5% of data ARMA(1,2), in 25% of data ARMA(2,1) and in 12.5% of data for each of the models of AR(1), ARIMA(1,1,2) and SARIMA(1,1,1)(1,1,1)[12] the best performance occurs in monthly rainfall forecasting. In other words, any given change in data might dramatically trigger the volatility in best time series. So, it is extremely important, first, to assess the all-time series models for any area as well as any hydrological parameters and then, to select the best model for the purpose in question.
    Keywords: Rainfall Forecasting, AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA}
  • Abdollah Taheri Tizro *, Maryam Ghashghaie, Pantazis Georgiou, Konstantinos Voudouris
    Water quality is a worldwide problem which affects human beings lives fundamentally. Water scarcity is intensified in result of quality deterioration. Different factors such as population increase, economic development and water pollution could be considered as the origins of the problem. The study and forecasting of water quality is necessary to prevent serious water quality deteriorations in future. Different methodologies have been used to predict and estimate the quality of water. In present study using time series modeling, the quality of Hor Rood River is studied at Kakareza station using time series analysis. 9 parameters of water quality are studied such as: TDS, EC, HCO3-, SO42-, Mg2+, Ca2+, Na+, pH and SAR. Investigation of observed time series show that there is an increasing trend for all parameters unless Na+, pH and SAR. The order of model for each parameter was determined using auto correlation function (ACF) and partial auto correlation function (PACF) of time series. ARIMA (autoregressive, integrated, moving average) model was found suitable to generate and forecast the quality of river water. AIC, R2, RMSE and VE % criteria were used for evaluating the generation and forecasting results. Results show that time series modeling is quite capable of water quality forecasting. For all generated and forecasted parameters the value of R2 was greater than 0.66 Except for SO42-. The value of R2 for generated SO42- was 0.48 and this value was 0.43 for forecasting this parameter. Also the study show that the quality of water is deteriorating based on an increasing trend for the majority of parameters and needs serious managerial actions.
    Keywords: Water Quality, Time series, ARIMA, ACF, PACF}
  • مجید خلقی، افشین اشرف زاده، مرضیه مالمیر
    آگاهی از دبی جریان و پیش بینی آن به ویژه در مواقعی که رودخانه با کم آبی مواجه است امری ضروری در جهت مدیریت بهره برداری از رودخانه است. در این مقاله به منظور مدل سازی سری های زمانی تشکیل شده از کم آبی های ماهانه و پیش بینی مقدار و زمان وقوع کم آبی ها، از یک مدل استوکستیک متداول (مدل میانگین متحرک تجمعی خودبازگشت-ARIMA) و یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی (سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه تطبیقی-ANFIS) استفاده شده و نتایج حاصل از دو روش با یکدیگر مقایسه شده است. مقدار عددی کم آبی در هر ماه برابر با حداقل مقدار میانگین متحرکهای یک، سه و هفت روزه دبی جریان در همان ماه در نظر گرفته شده و بدین ترتیب سه سری زمانی یک، سه و هفت روزه از کم آبی های ماهانه به دست آمده است. بررسی عملکرد دو مدل یاد شده با استفاده از آمار ثبت شده از دبی جریان در خروجی حوضه آبریز معرف ناورود در استان گیلان نشان داد که مدل ARIMA عملکرد بهتری در پیش بینی کم آبی های یک، سه و هفت روزه دارد. علاوه بر این، نتایج این تحقیق نشان داد که هر دو مدل ARIMA و ANFIS کم آبی های سه روزه را با خطای کمتری نسبت به کم آبی های یک و هفت روزه پیش بینی می کنند.
    کلید واژگان: کم آبی ماهانه, مدل سازی سری های زمانی, ARIMA, ANFIS, حوضه معرف ناورود}
    M. Kholghi*, A. Ashrafzadeh, M. Maalmir 
    Surface water management practices are directly influenced by the streamflow forecasting, especially for the low-flow context. In this paper, the monthly low-flow time series were modeled and forecasted using a traditional stochastic model (Autoregressive Integrated Moving Average-ARIMA) and an artificial intelligence based model (Adaptive Network based Fuzzy Inference System-ANFIS). Low-flow in each month was defined as the minimum value of one, three, and seven day moving averages of daily streamflow. The performance of the stochastic model was compared to the neuro-fuzzy model through application to the streamflow data from the Navrood River basin in the Guilan state, northern Iran. The results showed that the stochastic model resulted in more accurate forecasted values than the neuro-fuzzy model for one, three, and seven day low-flow time series. Furthermore, in all neuro-fuzzy and stochastic models the error in forecasting three-day low-flow is less than those for one- and seven-day low-flow.
    Keywords: Monthly low, flow, Time series modeling, ARIMA, ANFIS, Navrood River basin, Iran}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال