@article { author = {jamalvandi, ali and yaghoubi, behrouz and izadbakhsh, mohammad ali and shabanlou, saeid}, title = {Optimization of ANFIS Network to Simulate Long Term Rainfall in Babolsar City}, journal = {Iranian Journal of Soil and Water Research}, volume = {52}, number = {8}, pages = {2111-2123}, year = {2021}, publisher = {University of Tehran}, issn = {2008-479X}, eissn = {2423-7833}, doi = {10.22059/ijswr.2021.323558.668970}, abstract = {In this study, the long-term rainfall in Babolsar city was simulated using an optimized hybrid artificial intelligence (AI) model over a 68 years period during 1951 to 2019. The ANFIS network and the wavelet transform combined to develop the hybrid model. Firstly, the effective lags of time series data were identified by using the autocorrelation function (ACF). Six ANFIS models were defined through these lags, Subsequently. The best ANFIS model was detected by conducting a sensitivity analysis. For testing the best ANFIS model, the value of correlation coefficient (R), variance accounted for (VAF), and scatter index (SI) were respectively computed to be 0.612, 37.029, and 0.761. In Addition, results of the models analysis showed that the (t-1), (t-2), (t-12), and (t-36) were identified as the most significant lags. Finally, the superior hybrid model was examined in three decomposition level (DL), revealing that the best results were obtained from the second decomposition level (DL2). In testing mode of the model, the R, VAF, and SI were calculated to be 0.972, 94.455, and 0.266, respectively. Therefore, the simulation results showed that the wavelet transform enhanced the performance of the ANFIS network significantly.}, keywords = {Long-term rainfall,Babolsar,ANFIS,Wavelet transform,Optimization}, title_fa = {بهینه‌سازی شبکه ANFIS برای شبیه‌سازی دراز مدت بارندگی شهر بابلسر}, abstract_fa = {در این مطالعه، مقادیر بارندگی دراز مدت شهر بابلسر در یک بازه زمانی 68 ساله از سال 1951 تا 2019 با استفاده از یک مدل هوش مصنوعی ترکیبی بهینه­یافته شبیه­سازی شد. برای توسعه مدل ترکیبی، شبکه انفیس با تبدیل موجک ترکیب شدند. در ابتدا، با استفاده از تابع خودهمبستگی، تاخیرهای موثر داده­های سری زمانی شناسایی شدند. سپس با استفاده از این تاخیرها، شش مدل انفیس تعریف گردید. با اجرای یک تحلیل حساسیت، بهترین مدل انفیس معرفی شد. مقادیر ضریب همبستگی (R)، شاخص عملکرد (VAF) و شاخص پراکندگی (SI) برای وضعیت آزمون مدل برتر انفیس به­ترتیب برابر با 612/0، 029/37 و 761/0 محاسبه شدند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل نتایج مدل­سازی­ها نشان داد که تاخیرهای شماره (t-1)، (t-2)، (t-12) و (t-36) تاثیرگذارترین تاخیرهای داده­های سری زمانی بودند. در انتها، مدل ترکیبی برتر برای سه سطح تجزیه مختلف مورد ارزیابی قرار گرفت که بهترین نتایج برای سطح تجزیه دوم بدست آمد. در حالت آزمون مقادیر R و VAF و SI برای مدل برتر ترکیبی به­ترتیب مساوی با 972/، 455/94 و 226/0 بودند. بنابراین، نتایج شبیه­سازی­ها نشان داد که تبدیل موجک دقت مدل­سازی را به شکل قابل توجهی افزایش داد.}, keywords_fa = {Long-term rainfall,Babolsar,ANFIS,Wavelet transform,Optimization}, url = {https://ijswr.ut.ac.ir/article_84858.html}, eprint = {https://ijswr.ut.ac.ir/article_84858_9267fd96707612c02913a99508c199f2.pdf} }