امروزه با توجه به خشکسالی های اخیر، یکی از اصلی ترین منابع تامین آب شرب در کشور، منابع زیرزمینی هستند و از طرفی نیترات یکی از مهم‌ترین آلاینده‌های منابع آب زیرزمینی می باشد، که اثرات نامطلوبی بر سلامت افراد دارد. پژوهش حاضر در صدد مقایسه و ارائه تکنیکی کارآمد و نوین جهت شبیه سازی وپیش بینی نیترات در این منابع می باشد. بنابراین سه تکنیک شبکه عصبی مصنوعی (ANN)وسیستم استنتاج عصبی – فازی(ANFIS) و ماشین بردارپشتیبان(SVM) درشبیه سازی به عنوان ابزاری مبتنی بر داده مقایسه میشود. شبیه سازی بر اساس نمونه های مشاهداتی از چاه های موردنظردر آبخوان مورد مطالعه طی 13سال صورت گرفته و بازه زمانی مدلسازی، ماهانه انتخاب شده است. تخمین زننده ها شبیه سازی مدل شامل منیزیم(Mg) ، بیکربنات(Hco3) ، کلسیم(Ca) ، سدیم(Na میباشند. نخست شبیه سازی هرتکنیک بصورت مجزا، روی آرایشهای مختلف انجام میشود. بر اساس نتایج حاصل از معیارهای ارزیابی سیستم نروفازی با ضریب همبستگی9978/0 R2= و 0002/0 MSE= از قابلیت و توانایی مناسبتری برخوردار میباشد. Manuscript profile