مقایسه عملکرد مدل‌های داده‌کاوی در پیش‌بینی بارش باران با استفاده از رویکرد دسته‌بندی (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک فرودگاه همدان)

الموضوعات :

مرتضی صالحی سربیژن ¹ ( استادیار، گروه مهندسی مکانیک، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه زابل، زابل، ایران. )
حمید رضا دزفولیان ² ( استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران. )

تاريخ الإرسال : 27 الخميس , ربيع الأول, 1445 تاريخ التأكيد : 05 الأربعاء , رجب, 1445 تاريخ الإصدار : 09 الجمعة , جمادى الثانية, 1445

الکلمات المفتاحية: شبکه عصبی مصنوعی, مدل K نزدیک‌ترین همسایگی, ماشین بردار پشتیبان, پیش‌بینی بارش باران, مدل‌های درخت تصمیم,

ملخص المقالة :

زمینه و هدف: بارندگی یکی از پدیده‌های پیچیده طبیعی و از مهم‌ترین اجزای چرخه آب بوده و در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. شناخت میزان و روند تغییرات بارش به‌عنوان یکی از عناصر مهم هواشناسی، از یک‌سو جهت داشتن مدیریت اثربخش و برنامه‌ریزی دقیق‌تر برای بخش‌های کشاورزی، اقتصادی و اجتماعی و از سوی دیگر برای مطالعاتی مانند رواناب‌ها، خشک‌سالی‌ها، وضعیت آب‌های زیرزمینی و سیلاب‌ها ضروری است. همچنین پیش‌بینی بارش در مناطق شهری تأثیر بسیار زیادی بر کنترل ترافیک، جریان فاضلاب‌ها و فعالیت‌های ساخت‌وساز دارد. روش پژوهش: هدف این مطالعه مقایسه دقت مدل‌های کلاس‌بندی درخت تصمیم (چاید (CHAID)، درخت تصمیم C5، نیو بیزین (NB)، کوئست (Quest) و جنگل تصادفی)، k نزدیک‌ترین همسایگی (KNN)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) جهت پیش‌بینی وقوع بارش باران با استفاده از داده‌های یک دوره 50 ساله در ایستگاه سینوپتیک فرودگاه همدان است. در این مطالعه از 80 درصد داده‌ها جهت آموزش و از 20 درصد داده‌ها جهت صحت سنجی مدل‌ها استفاده‌شده و نتایج حاصل از اجرای مدل‌ها با استفاده از معیارهای ماتریس درهم‌ریختگی (اغتشاش)، منحنی ROC و شاخص AUC مقایسه شدند. برای ساخت متغیر کلاس‌بندی داده‌های بارش و عدم بارش، با توجه به داده‌های بارش، روزهای سال در دو کلاس روزهای وقوع بارش (y) و روزهای عدم وقوع بارش (n) دسته‌بندی شدند. در این تحقیق پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از پیش‌پردازش خودکار داده‌ها (ADP) انجام شده و آنگاه کاهش ابعاد متغیرها از روش PCA استفاده شد. یافته‌ها: در این مطالعه با توجه به روش PCA ابعاد متغیرها به 5 بعد کاهش یافت. همچنین از داده‌های موجود تقریباً 80 درصد، روزها بدون بارش و 20 درصد روزها با بارش هستند. نتایج تحقیق نشان داد که مدل KNN با معیار صحت 9/91 برای داده‌های آموزشی و مدل SVM، 13/89 درصد برای داده‌های آزمون بهترین عملکرد را بین مدل‌های داده‌کاوی داشتند. شاخص AUC مدل KNN برابر 97/0 در داده‌های آموزشی و در داده‌های آزمون مقدار 94/0 برای الگوریتم SVM به دست آمد. همچنین با توجه به منحنی عملکرد سیستم (ROC) برای داده‌های بارش همدان مدل KNN نسبت به سایر مدل‌ها عملکرد بهتری را دارا می‌باشد. توجه به شاخص حساسیت در ماتریس اغتشاش، مدل‌های KNN و SVM در پیش‌بینی عدم وقوع بارش برای داده‌های آموزش بهتر عمل کردند. با توجه به شاخص خاصیت در پیش‌بینی وقوع بارش مدل‌های RT و KNN نتایج بهتری داشتند. نتایج: نتایج تحقیق نشان داد که در داده‌های آموزش مقدار معیار صحت برای مدل‌های RT، C5، ANN، SVM، BN،KNN ، CHAID و QUEST به ترتیب 82/86، 78/89، 55/89، 96/89، 06/88، 9/91، 29/88 و 46/87 بدست آمده اند. همچنین این معیار در داده‌های آزمون برای این مدل‌ها به ترتیب 2/83، 9/87، 12/88، 13/89، 12/87، 19/88، 93/86 و 76/86 به دست آمد. مقدار شاخص AUC در داده‌های آموزش برای مدل‌های RT، C5، ANN، SVM، BN،KNN ، CHAID و QUEST به ترتیب 94/0، 92/0، 94/0، 94/0، 93/0، 97/0، 93/0 و 89/0 به دست آمد. همچنین این معیار در داده‌های آزمون برای این مدل‌ها به ترتیب 89/0، 89/0، 93/0، 94/0، 92/0، 90/0، 92/0 و 88/0 برآورد شد. همان‌طور که مشاهده شد، با توجه به معیارهای صحت و شاخص AUC در داده‌های آموزش مدل KNN و با توجه به داده‌های آزمون مدل SVM کارا تر در پیش‌بینی بارش باران بودند.

المصادر:

Adaryani, F. R., Jamshid Mousavi, S., & Jafari, F. (2022). Short-term rainfall forecasting using machine learning-based approaches of PSO-SVR, LSTM and CNN. Journal of Hydrology, 614, 128463. doi: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128463.

Aftab, S., Ahmad, M., Hameed, N., Bashir, S., Ali, I., & Nawaz, Z. (2018). Rainfall Prediction in Lahore City using Data Mining Techniques. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9. doi: 10.14569/IJACSA.2018.090439.

Alavi, A., Gandomi, A., Mollahassani, A., Heshmati R, A. A., & rashed, a. (2010). Modeling of maximum dry density and optimum moisture content of stabilized soil using artificial neural networks. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 173, 368-379. doi: 10.1002/jpln.2008002.

Alcantara, A. L., & Ahn, K.-H. (2021). Future flood riverine risk analysis considering the heterogeneous impacts from tropical cyclone and non-tropical cyclone rainfalls: Application to daily flows in the Nam River Basin, South Korea. Advances in Water Resources, 154, 103983. doi: https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2021.103983.

Anderson, C. J., Cadeddu, R., Anderson, D. N., Huxford, J. A., VanLuik, E. R., Odeh, K., & Bortolato, M. (2023). A novel naïve Bayes approach to identifying grooming behaviors in the force-plate actometric platform. Journal of Neuroscience Methods, 110026. doi: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2023.110026.

Bagirov, A. M., Mahmood, A., & Barton, A. (2017). Prediction of monthly rainfall in Victoria, Australia: Clusterwise linear regression approach. Atmospheric Research, 188, 20-29. doi: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.01.003.

Bahrami, M., Amiri, M. J., Rezaei Maharluei, F., & Ghaffari, K. A. (2017). Data Pre-Processing Effects on the Artificial Neural Network Performance to Predict Monthly Rainfall (Case Study: Abadeh County). Iranian journal of Ecohydrology, 4(1), 29-37. doi: 10.22059/ije.2017.60880. [in Persian]

Bhattacharya, B., & Solomatine, D. P. (2005). Neural networks and M5 model trees in modelling water level–discharge relationship. Neurocomputing, 63, 381-396. doi: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2004.04.016.

Cramer, S., Kampouridis, M., Freitas, A., & Alexandridis, A. (2017). An extensive evaluation of seven machine learning methods for rainfall prediction in weather derivatives. Expert Systems with Applications, 85. doi: 10.1016/j.eswa.2017.05.029.

Danandeh Mehr, A., Nourani, V., Khosrowshahi, V., & Ghorbani, M. A. (2018). A hybrid support vector regression–firefly model for monthly rainfall forecasting. International Journal of Environmental Science and Technology, 16, 1-12. doi: 10.1007/s13762-018-1674-2.

Dastourani, M. T., Habibipoor, A., Ekhtesasi, M. R., Talebi, A., & Mahjoobi, J. (2013). Evaluation of the Decision Tree Model in Precipitation Prediction (Case study: Yazd Synoptic Station). Iran-Water Resources Research, 8(3), 14-27. [in Persian]

Fahad, S., Su, F., Khan, S. U., Naeem, M. R., & Wei, K. (2023). Implementing a novel deep learning technique for rainfall forecasting via climatic variables: An approach via hierarchical clustering analysis. Science of The Total Environment, 854, 158760. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158760.

Haidar, A., & Verma, B. (2018). A novel approach for optimizing climate features and network parameters in rainfall forecasting. Soft Computing, 22. doi: 10.1007/s00500-017-2756-7.

He, S., Li, Z., & Liu, X. (2023). An improved GEV boosting method for imbalanced data classification with application to short-term rainfall prediction. Journal of Hydrology, 617.128882. doi: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128882.

Josso, P., Hall, A., Williams, C., Le Bas, T., Lusty, P., & Murton, B. (2023). Application of random-forest machine learning algorithm for mineral predictive mapping of Fe-Mn crusts in the World Ocean. Ore Geology Reviews, 162, 105671. doi: https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2023.105671.

Kisi, O., Genc, O., Dinc, S., & Zounemat-Kermani, M. (2016). Daily pan evaporation modeling using chi-squared automatic interaction detector, neural networks, classification and regression tree. Computers and Electronics in Agriculture, 122, 112-117. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.01.026.

Lee, S., Bae, J. H., Hong, J., Yang, D., Panagos, P., Borrelli, P., & Lim, K. J. (2022). Estimation of rainfall erosivity factor in Italy and Switzerland using Bayesian optimization based machine learning models. CATENA, 211, 105957. doi: https://doi.org/10.1016/j.catena.2021.105957.

Mahtabi, G., Taran, F., & Mozafari, S. (2018). Prediction of daily rainfall using meteorological data of previous days (case study: Isfahan city). Journal of Physical Geography, 11(39), 99-114. [in Persian]

Mallika, M., & Nirmala, M. (2018). An environmental study on forecasting rainfall using data mining technique and ARIMA model: An integrated approach. Ekoloji, 27, 1133-1141.

Markuna, S., Kumar, P., Ali, R., Vishwakarma, D., Kushwaha, K., Kumar, R., & Kuriqi, A. (2023). Application of Innovative Machine Learning Techniques for Long-Term Rainfall Prediction. Pure and Applied Geophysics, 180. doi: 10.1007/s00024-022-03189-4.

Mishra, N., Soni, H., Sharma, S., & Upadhyay, A. (2018). Development and Analysis of Artificial Neural Network Models for Rainfall Prediction by Using Time-Series Data. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 10, 16-23. doi: 10.5815/ijisa.2018.01.03.

Modaresi, F., & Araghinejad, S. (2014). A Comparative Assessment of Support Vector Machines, Probabilistic Neural Networks, and K-Nearest Neighbor Algorithms for Water Quality Classification. Water Resources Management, 28(12), 4095-4111. doi: 10.1007/s11269-014-0730-z.

Thanushkodi, N. K. (2010). An Improved k-Nearest Neighbor Classification Using Genetic Algorithm. International Journal of Computer Science Issues, 7.

Pang, S.-l,.& Gong, J. z. (2009). C5.0 Classification Algorithm and Application on Individual Credit Evaluation of Banks. Systems Engineering - Theory & Practice, 29, 94-104. doi: 10.1016/S1874-8651(10)60092-0.

Ritschard, G. (2010). CHAID and earlier supervised tree methods.

Sattari, M. T., Joudi, A. R., & Kusiak, A. (2016). Estimation of Water Quality Parameters With Data-Driven Model. Journal AWWA, 108(4), E232-E239. doi: https://doi.org/10.5942/jawwa.2016.108.0012.

Shin, K.-s., Lee, T., & Kim, H.-j. (2005). Shin, K.S.: An Application of Support Vector Machines in Bankruptcy Prediction Model. Expert Systems and Applications 28, 127-135. Expert Systems with Applications, 28, 127-135. doi: 10.1016/j.eswa.2004.08.009.

Singh, P. (2018). Indian summer monsoon rainfall (ISMR) forecasting using time series data: A fuzzy-entropy-neuro based expert system. Geoscience Frontiers, 9(4), 1243-1257. doi: https://doi.org/10.1016/j.gsf.2017.07.011.

Zarei, M., Zandi, R., & Naemitabar, M. (2022). Assessment of Flood Occurrence Potential using Data Mining Models of Support Vector Machine, Chaid and Random Forest (Case study: Frizi watershed). journal of watershed management research, 13(25), 133-144. doi: 10.52547/jwmr.13.25.133.