数据处理分组方法与新型优化算法在植被覆盖下泥沙输移率预测中的应用
大气与海洋物理
2022-09-21 v1 机器学习
摘要
种植植被是降低泥沙输移率的实用方案之一。增加植被覆盖可减少环境污染并降低泥沙输移率（STR）。由于泥沙与植被相互作用复杂，预测泥沙输移率具有挑战性。本研究旨在利用数据处理分组方法（GMDH）的新型优化版本预测植被覆盖下的泥沙输移率。此外，本研究提出了一种用于预测泥沙输移率的新型集成模型。模型输入包括波高、波速、覆盖密度、波力、D50、植被覆盖高度和覆盖茎直径。采用独立的 GMDH 模型及优化 GMDH 模型，包括 GMDH 蜜獾算法（HBA）、GMDH 鼠群算法（RSOA）、GMDH 正弦余弦算法（SCA）和 GMDH 粒子群优化（GMDH-PSO），以预测泥沙输移率。下一步，利用独立与优化 GMDH 的输出构建集成模型。集成模型的 MAE 为 0.145 m3/s，而 GMDH-HBA、GMDH-RSOA、GMDH-SCA、GMDH-PSOA 和 GMDH 在测试阶段的 MAE 分别为 0.176 m3/s、0.312 m3/s、0.367 m3/s、0.498 m3/s 和 0.612 m3/s。集成模型、GMDH-HBA、GMDH-RSOA、GMDH-SCA、GMDH-PSOA 和 GHMDH 的纳什效率系数（NSE）分别为 0.95、0.93、0.89、0.86、0.82 和 0.76。此外，本研究表明植被覆盖使泥沙输移率降低了 90%。结果表明，集成模型与 GMDH-HBA 模型能够准确预测泥沙输移率。基于本研究结果，可利用 IMM 和 GMDH-HBA 监测泥沙输移率。这些结果对大流域水资源管理与规划具有参考价值。
引用
@article{arxiv.2209.09623,
title = {Application of Group Method of Data Handling and New Optimization Algorithms for Predicting Sediment Transport Rate under Vegetation Cover},
author = {Golnaz Mirzakhani and Elham Ghanbari-Adivi and Rohollah Fattahi and Mohammad Ehteram and Amir Mosavi and Ali Najah Ahmed and Ahmed El-Shafieg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09623},
year = {2022}
}
备注
65 pages, 10 figures, 5 tables