مدلسازی رواناب ماهانه با استفاده از روش های داده کاوی براساس الگوریتم های انتخاب ویژگی

باتوجه به اهمیت مقدار جریان خروجی از حوضه آبریز جهت مدیریت آب های سطحی، فهم دقیق ارتباط بین مقدار رواناب با پارامترهای اقلیمی همچون بارش و دما و شناسائی موثرترین پارامتر در فرآیند مدل سازی بسیار مهم می‌باشد. در این تحقیق پس از آزمون همگنی داده‌های بارش، دما و رواناب ماهانه حوضه آبریز ناورود، ابتدا براساس دو الگوریتم رلیف و همبستگی دو ترکیب مختلف از پارامترهای موثر در رواناب مورد توجه قرار گرفت. الگوریتم جدید رلیف با استفاده از میانگین بردار وزنی مرتبط بین داده‌ها و یک مقدار آستانه، ویژگی‌های موثر در بین یک مجموعه از داده‌ها را به ویژه در شرایطی که تعداد داده‌ها کم باشد، به ترتیب اهمیت شناسایی می‌کند. سپس با استفاده از دو روش رگرسیون بردار پشتیبان و نزدیک‌ترین همسایگی رواناب ماهانه مبتنی بر دو ترکیب ورودی پیشنهادی مدل سازی گردید. نتایج به‌دست آمده نشان داد، روش رگرسیون بردار پشتیبان با بهره گیری از تابع کرنل شعاع محور نسبت به روش نزدیک‌ترین همسایگی از دقت بالا و خطای کمتری در برآورد رواناب به خصوص در مقادیر جریان‌های سیلابی برخوردار است.