This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
جیی ص شیى ي صزفای ضمىذ اس امیت تسشایی تزخردار است. سیزا تاعث کا ای مىاسة تزای مذل اوتخاب يريدی ضد. ذف اس ایه مطالع، کارتزد آوتزيپی ضاون تزای اوتخاب تزکیة تیى متغیزای می ا افشایص دقت ي کارایی مذل در يقت ي
تزای ایستگا 1331تا1331تاضذ. سزی سماوی مااو تارش، دما ي تاتص در دير سماوی ساسی سزی سماوی می يريدی در مذلعىان يريدی ت آوتزيپی ضاون ثزیش مرداستفاد قزار گزفت. پارامتزای تارش، دما ي تاتص تا تأخیزای مختلف تسیىپتیک ت
دذ. ساسی ارائ می ضذ. وتایج آوتزيپی ضاون وطان داد ک سزی سماوی تا س تأخیز، وتایج تتزی را تزای مذلدر وظز گزفتا تا استفاد اس س معیار: ی تیشیه ي رگزسین خطی چىذ متغیز اوجام گزفت.کارایی مذلمذل ضثک ساسی تا استفاد اس دي ضثی
مذل تا ساختار ( محاسث گزدیذ. اس میان ایه ديSI) ضاخص پزاکىذگی ( يRMSE(، ریط جذر میاوگیه خطا ) Rضزیة تثییه )سزی سماوی تارش، دما ي تاتص در مقایس تا ساسی ای یکسان، مذل ضثک عصثی تیشیه عملکزد تتزی تزای ضثی يريدی
ای رگزسین چىذمتغیز داضت است. وتایج تحقیق وطان داد ک آوتزيپی ضاون در اوتخاب تزکیة يريدی مىاسة تزای مذل تاوذ کارایی تتزی داضت تاضذ.ضمىذ می
دمب ي تبثص مببو ایستگب سیىپتیک تجزیش ،مقبدیز مطبذاتی ثبرش -1 ضکلFigure . The observed values of monthly precipitation, temperature and radiation from Tabriz synoptic station
182................................................................ ....................... های زمانی سازی سری پردازش ورودی ضبکه بیسین جهت مدل استفاده از آنتروپی ضانون در پیص
مقدار آنتروپی هر یک از پارامترهای ورودی به مدل -3 ضکل
Figure . The entropy value of each parameter input to the model
سنجیضبکه بیسین در مراحل آموزش و صحتنتایج -3جدول Table . Results Bayesian network used in the training and validation
گزدد در ز س هرد هالحظ هی 4 9 با تج ب جذال تی ک ردی بارش، دها تابص تزکیب سم یعی در حال
هذل تا س تأخیز سهای هرداستفاد قزارهی گیزد تایج ( اس 83) دذ. در هقال رهضاى وکاراى بتزی ارائ هی
ای هذل ضبک عػبی رش آتزپی جت تعییي ردیهػعی استفاد ضذ ک تایج طاى داد استفاد اس آتزپی
ج بتزی ارائ باعث ببد ضبک عػبی هػعی ضذ تایداد. در پژص حاضز، در هذل ضبک بیشیي بزای بارش، دها تابص در بخص آهسش غحت سجی هیشاى ضزیب تبییي
(R( در تزکیب سم بیطتزیي هقذار را ب خد اختػاظ داد
جذر ( SI) است. وچیي در هرد ضاخع پزاکذگیي هقذار تزکیب سم کوتزی (RMSE) خطاهزبعات يیاگیه
ساسی با رگزسیى خطی باضذ. تایج حاغل اس ضبی را دارا هیR) دذ هیشاى ضزیب تبییي چذهتغیز طاى هی
( در بخص آهسش غحت سجی در بارش، دها تابص در تزکیب سم بیطتزیي هقذار را ب خد اختػاظ داد است. وچیي در
خطابعات هز يیاگیجذر ه ( SI) ضاخع پزاکذگی هرد((RMSE .تزکیب سم بتزیي حالت را دارد
ایستگا سیپتیک تبزیش بارش بیی یصپعولکزد هذل ضبک بیشیي رگزسیى چذ هتغیز در هزحل تست بزای -4 ضکلFigure . The performance of Bayesian network and multivariate linear regression in the testing for predicted
814....... ................................................................................ ای زماوی سازی سری پردازش يريدی ضبک بیسیه جت مدل استفاد از آوتريپی ضاون در پیص
ایستگا سیىپتیک تبریس مابیىی د یصپعملکرد مدل ضبک بیسیه ي رگرسین چىد متغیر در مرحل تست برای -5 ضکلFigure .The performance of Bayesian network and multivariate linear regression in the testing for predicted
temperature in Tabriz synoptic station
تابص ایستگا سیىپتیک تبریس بیىی یصپعملکرد مدل ضبک بیسیه ي رگرسین چىد متغیر در مرحل تست برای -6 ضکلFigure .The performance of Bayesian network and multivariate linear regression in the testing for predicted
816....... ................................................................................ های زمانی سازی سری پردازش ورودی ضثکه تیسین جهت مذل استفاده از آنتروپی ضانون در پیص
الف(
ب(
( 3)ترکیة ضذه دمای ایستگاه سینوپتیک تثریس تا ضثکه تیسین و رگرسیون خطی چنذمتغیره تینی مقادیر مطاهذاتی و پیص ب( الف و -1 ضکل تخص آموزش و صحت سنجی
Figure . The observed and predicted values of temperature from Tabriz synoptic station with Bayesian network and multivariate linear regression (compound ) the training and Testing
Figure . The observed and predicted values of radiation from Tabriz synoptic station with Bayesian network and multivariate linear regression (compound ) the training and validation
ایه تحقیق سعی ثش آن ضذ ک عملکشد تئسی دس
بی بی مذل شای تعییه تشکیت ثیى يسيدیآوتشيپی ضبون ثبی صمبوی مسدثشسسی قشاس گیشد. مقبدیش ضمىذ دس سشی
811.......................................... ............................................. های زمانی سازی سری پردازش ورودی شبکه بیسین جهت مدل استفاده از آنتروپی شانون در پیش
منابع . Amorocho, J. and B. Espildora. . Entropy in the assessment of uncertainty in hydrologic systems
and models. Journal of Water Resource. Research, ( ): - . . Al-Zahrani, M. and T. Husain. . An algorithm for designing a precipitation network in the south-
western region of Saudi Arabia. Journal of Hydrology, : - . . Botsis, D., P. Latinopoulos, K. Diamantaras. . Investigation of The Effect of Interception and
Evapotranspiration on the rain fall-Run off Relationship using Bayesian Networks, th International Conference on Environmental Science and Technology (CEST), - September, Rhodes, Greece
. Brunsell, N.A. . A multistate information theory approach to assess spatial–temporal variability of daily precipitation. Journal of Hydrology, : - .
. Carmona, G., J.L. Molina, J. Bromley, C. Varela-Ortega and J.L. Garcia-Arostegu. . Object Oriented Bayesian network for participatory water management, two case Studies in Spain, Journal of Water resources planning and management, : - .
. Chiang, W. and Y. Hui-Chung. . Spatiotemporal Scaling Effect on Rainfall Network Design Using Entropy. Journal of Entropy in Hydrology, : - .
. Chen, Sh. . Mining Informative Hydrologic Data by Using Support Vector Machines and Elucidating Mined Data according to Information Entropy, Journal of entropy, : - .
. Farmani, R., H.J. Henriksen and D. Savic. . An evolutionary Bayesian belief network methodology for optimum management of groundwater contamination, Journal of Environmental Modeling & Software, : - .
. Farajzadeh, J., A. FakheriFard and S. Lotfi. . Modeling of monthly rainfall and runoff of Uremia lake basin using feed-forward neural network and time series analysis model. Journal of Water Resources and Industry, ( ): - .
. Harmancioglu, N.B. and N. Alpaslan. . Water quality monitoring network design: A problem of multi-objective decision making. Journal of Water Resource. Bull, ( ): - .
. Harmancioglu, N.B. . Entropy concept as used in determination of optimum sampling intervals. Proc. of Hydrosoft , International Conference on Hydraulic Engineering Software, September - , . Protozoa, Yugoslavia, pp: - and - .
. Jha, R. and V.P. Singh. . Evaluation of river water quality by entropy. Journal of KSCE Civil Engineer, ( ): - .
. Karamouz, M., A.K. Nokhandan, R. Kerachian and C. Maksimovic. . Design of on-line river water quality monitoring systems using the entropy theory: a case study. Journal of Environmental modeling and Assessment, ( - ): - .
. Karimi Hoeesini, A. . Compare the methods of locating the rain-gauge stations in the GIS environment. Master's thesis, Faculty of Agriculture, Department of Irrigation and Reclamation, agricultural meteorology, Tehran University, Supervisor: Abdul Horfar, great hope Haddad (In Persian).
. Misra, D., T. Oommen. A. Agarwal and S.K. Mishra. . Application and analysis of Support Vector machine based simulation for runoff and sediment yield, Journal of Bio Systems Engineering, : - .
. Mishra, A.K. and P. Coulibaly. . Hydrometric network evaluation for Canadian watersheds. Journal of Hydrology, : - .
. Masoumi, F. and R. Kerachiyan. . Underground water quality assessment and performance monitoring systems with discrete entropy, The second national conference, Esfahan (In Persian).
. Montesarchio, V. and F. Napolitano. . A single-site rainfall disaggregation model based on entropy. International Workshop Advances in Statistical Hydrology. May - , Taormina, Italy.
. Remesan, R., A. Ahmadi, M.A. Shamim and D. Han. . Effect of data time interval on real-time flood forecasting, Journal of hydrology, informatics, ( ): - .
. Shannon, E.A. . Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal : - .
. Singh, V.P. and K. Singh. . Derivation of the Pearson type (PT)-III distribution by using the principle of maximum entropy (POME), Journal of Hydrology, : - .
. Singh, V.P. and D.A. Woolhiser. . Mathematical modeling of watershed hydrology. Journal of Hydrologic engineering, ( ): - .
. Sonuga, J.O. . Principle of maximum entropy in hydrology frequency analysis. J. Hydrol, : - .
. Yue, L.P., Q. Hui and W. Jian-Hu. . Groundwater quality assessment based on improved water quality index in Pengyang Country, Ningxia, northwest China, Journal of Chem, (S ): - .
Journal of Watershed Management Research, Vol. , No. , Autumn and Winter ………......…………….….………..…….
Applying Shannon Entropy in Bayesian Network Input Preprocessing For Time Series Modeling
Fateme Akhoni Pourhosseini
, Mohammad Ali Gorbani
and Kaka Shahedi
- M.Sc. Student of Water Resources Engineering, University of Tabriz (Corresponding author: [email protected])
- Associate Professor, of Water Resources Engineering, University of Tabriz - Associate Professor, Faculty of Natural Resources, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources, University
Received: May , Accepted: January ,
Abstract Selecting appropriate inputs for intelligent models is important due to reduce costs and save time and increase accuracy and efficiency of models. The purpose of this study is using Shannon entropy to select the optimum combination of input variables in time series modeling. Monthly time series of precipitation, temperature and radiation in the period of - was used from Tabriz synoptic station. Precipitation, temperature and radiation parameters with different delays are considered as input to the Shannon entropy. The results showed that time series with three delays provide the better results for the modeling. Applying Bayesian network and multivariate linear regression analysis were performed. Models performance was evaluated using three criteria: coefficient of determination (R
), root mean square error (RMSE), and the
dispersion. Index (SI). The results indicated that Bayesian neural network model shows the best performance to simulate time series of precipitation, temperature and radiation in compare to multivariate linear regression analysis. The results showed that Shannon entropy has better performance in selection of the appropriate entry into intelligent models. Keywords: Entropy, Multivariate linear regression, Time series, Bayesian network