در این مطالعه، بارندگی دراز مدت شهر بابلسر توسط یک مدل هوش مصنوعی بهینه یافته شبیه‌سازی شد. برای اینکار، ماشین آموزش نیرومند (ELM) و تبدیل موجک (wavelet transform) با همدیگر ترکیب شدند. لازم به ذکر است که مقادیر بارندگی‌ها به‌صورت ماهیانه از سال 1951 تا 2019 بکار گرفته شدند که 70 درصد آنها برای آموزش این مدل هوش مصنوعی و 30 درصد باقیمانده برای آزمون آن استفاده گردید. در ابتدا، توابع فعال‌سازی مدل ماشین آموزش نیرومند مورد بررسی قرار گرفتند که بهترین آن شامل تابع فعال‌سازی sigmoid انتخاب شد. همچنین، تاخیرهای داده‌های سری زمانی با استفاده از تابع خود همبستگی معرفی شدند که با استفاده از این تاخیرها، چهار مدل ماشین آموزش نیرومند تعریف گردید. با اجرای یک تحلیل حساسیت، مدل برتر ELM معرفی شد. مقادیر ضریب همبستگی (R)، شاخص عملکرد (VAF) و شاخص پراکندگی (SI) برای مدل برتر ELM به‌ترتیب مساوی با 524/0، 064/27 و 819/0 محاسبه شدند. علاوه بر این، موجک‌های مادر مختلف مورد بررسی قرار گرفتند که dmey به‌عنوان بهترین موجک مادر انتخاب شد. تبدیل موجک دقت مدل‌سازی را به شکل قابل توجهی افزایش داد. به‌عنوان مثال، شاخص عملکرد مدل ترکیبی WELM مساوی با 461/86 بدست آمد. لازم به ذکر است که مدل ترکیبی نیز برای سه سطح تجزیه مختلف مورد بررسی قرار گرفت که بهترین سطح تجزیه مدل ترکیبی معرفی گردید. لازم به ذکر است که تاخیرهای شماره (t-1) و (t-12) به‌عنوان موثرترین تاخیرهای داده‌های سری زمانی شناسایی شدند. پرونده مقاله