توسعه مدل هیبریدی موجکی در برآورد خشکسالی های منطقه ای حوضه آبریز سیمینه رود

در مطالعه حاضر خشکسالی حوضه آبریز سیمنه رود به وسیله مدلهای هوشمند ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تیوری موجک (W) مورد بررسی قرار گرفت. از داده های شش ایستگاه باران سنجی در منطقه استفاده و شاخص خشکسالی در چهار مقیاس زمانی محاسبه گردید. همچنین خود همبستگی مرتبه اول به عنوان تاخیر بهینه انتخاب شد. سپس ساختار مناسب شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از روش آزمون و خطا تعیین و ضرایب سه گانه مدل SVM نیز مشخص و مدلسازی انجام شد. نتایج ارزیابی مدلهای منفرد نشان داد که تفاوت معنی داری بین دو روش در پیش بینی خشکسالیها وجود ندارد. در ادامه مدلهای هیبریدی WANN و WSVMتهیه شدند. نتایج نشان داد کاربست تیوری موجک عملکرد مدلهای منفرد را بسیار بهبود داده و مقدار شاخصهای RMSE و MAE به ترتیب 19٪ و 21٪ کاهش و ضریب همبستگی 30٪ افزایش داشته و مدل W(L2)SVM برای پیشبینی خشکسالی های حوضه آبریز سیمینه رود پیشنهاد گردید.