التنبؤ بفيضان النهر في الولايات المتحدة باستخدام تهجين خورازمية الميتاهيورستك مع خوارزمية الانتشار الخلفي

(معتصم خليل الصمادي)

---

الملخص

تعتبر إدارة الموارد المائية احدى التحديات المعقدة والهامة في هذا القرن. و يعتبر معظم المحللين السياسيين أن التحدي الرئيسي للعالم في المستقبل هو إدارة المياه والحفاظ عليها. ولذلك فإن إدارة المياه في المستقبل وتقديرها على المدى القريب والبعيد يعتبر أداة أساسية في تخطيط وصيانة وإدارة مصادر المياه والسيطرة على الأحداث غير المتوقعة. في هذه الدراسة تم تطوير طريقة من خلال دمج خوارزمية الميتاهيورستك مع خوارزمية الانتشار الخلفي للمساعدة في إدارة ومراقبة وتوقع تدفق المياه. كدراسة حالة استخدمنا البيانات الإحصائية لنهر أونتوناغون بالقرب من روكلاند في الولايات المتحدة الأمريكية. كما تم استخدام خوارزمية الانتشار الخلفي لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية باستخدام 550 مجموعة من البيانات اليومية واختبارها من خلال 550 مجموعة أخرى، و تم استخدام خوارزمية الميتاهيورستك لتعزيز وتحسين الأوزان التي تم الحصول عليها (جودة الحلول) من خوارزمية الانتشار الخلفي، عن طريق زيادة وتحسين مقدار الملائمة لقيم الأوزان. وبالإضافة الى ذلك تم فحص السلسلة الزمنية التقريبية والرسوم البيانية لتدريب و اختبار الشبكة العصبية الاصطناعية. الكلمات المفتاحية: التنبؤ بتدفق النهر, إدارة الموارد المائية, خوارزمية الانتشار الخلفي, خوارزمية الميتاهيورستك والشبكة العصبية الاصطناعية.

PDF

المراجع