research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Multi-Sites Multi-Variables Forecasting Model for Hydrological Data using Genetic Algorithm Modeling
نموذج تنبأ بالمعلومات الهيدرولوجية متعدد المواقع ومتعدد المتغيرات باستخدام تقنية الجينات الوراثية

Author: Rafa H. Al-Suhili رافع هاشم السهيلي
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 54-72
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A two time step stochastic multi-variables multi-sites hydrological data forecasting model was developed and verified using a case study. The philosophy of this model is to use the cross-variables correlations, cross-sites correlations and the two steps time lag correlations simultaneously, for estimating the parameters of the model which then are modified using the mutation process of the genetic algorithm optimization model. The objective function that to be minimized is the Akiake test value. The case study is of four variables and three sites. The variables are the monthly air temperature, humidity, precipitation, and evaporation; the sites are Sulaimania, Chwarta, and Penjwin, which are located north Iraq. The model performance was checked by comparing it's results with the results of six forecasting models developed for the same data by Al-Suhili and khanbilvardi, 2014.The check of the performance of the new developed model was made for three forecasted series for each variable, using the Akaike test which indicates that the developed model is more successful, since it gave the minimum (AIC) values for (91.67 %) of the forecasted series. This indicates that the developed model had improved the forecasting performance. For the rest of cases (8.33%), other models gave the lowest AIC value, however it is slightly lower than that given by the developed model. Moreover the t-test for monthly means comparison between the models indicates that the developed model has the highest percent of succeed (100%).

تم في هذا البحث اشتقاق نموذج تنبأ بالبيانات الهيدرولوجية متعدد المواقع متعدد المتغيرات ويعتمد على خطوتين زمنيتين وتم برهنته باستخدام حالة دراسية. ان فلسفة هذا النموذج تعتمد على استخدام معاملات الأرتباط بين المتغيراتوبين المواقع ومعاملات الأرتباط الزمني لخطوتين زمنيتين سابقتين بشكل اني لأيجاد معاملات النموذج ومن ثم يتم تغيير قيمها باستخدام عملية المعايرة الخاصة بتقنبة الجينات الوراثية . كما هو معروف هن تقنية الجينات الوراثية هي تقنية تستخدم لأيجاد القيمة المثلى لدالة الهدف حيث ان الالة المستخدمة هنا والتي يتم ايجاد القيمة الصغرى لهى هي دالة اختبار اكايكي. ان الحالة الدراسية المأخوذة هس لأربع متغيرات في ثلاث مواقع . المتغيرات هي درجة حرارة الهواء والرطوبة والسقيط والتبخر الشهرية والمواقع هي السليمانية وجوارتة وبنجوين التي تقع في شمال العراق. تم مقارنة اداء النموذج مع نتائج ستة نماذج تنبأ ولنفس حالة الدراسة. هذه المقارنة تمت لثلاثة متسلسلات زمنية لكل متغير في كل موقع تم التنبأ بها بستخدام كل من النماذج الستة السابقة والنموذج الجديد وباستخدام الأختبار المشار اليه اعلاه واشارت النتائج بان النموذج الجديد اكثر نجاحا لانه اعطى اقل قيم للأختبار بنسبة 91.76 %. وهذا يدل على ان النموذج الجديد قد حسن عملية التنبأ.


Article
Genetic Algorithm Optimization Model for Central Marches Restoration Flows with Different Water Quality Scenarios
نموذج الجينات الوراثية لايجاد الاطلاقات المطلوبة للجريان لانعاش الاهوار المركزية باستخدام عدة صيغ لنوعية المياه

Authors: Rafa H. Al-Suhili رافع هاشم السهيلي --- Zeren Jamal Ghafour زيرين جمال غفور
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 3 Pages: 312-330
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A Genetic Algorithm optimization model is used in this study to find the optimum flow values of the Tigris river branches near Ammara city, which their water is to be used for central marshes restoration after mixing in Maissan River. These tributaries are Al-Areed, Al-Bittera and Al-Majar Al-Kabeer Rivers. The aim of this model is to enhance the water quality in Maissan River, hence provide acceptable water quality for marsh restoration. The model is applied for different water quality change scenarios ,i.e. , 10%,20% increase in EC,TDS and BOD. The model output are the optimum flow values for the three rivers while, the input data are monthly flows(1994-2011),monthly water requirements and water quality parameters (EC, TDS, BOD, DO and pH).The objective function adopted in the optimization model is in a form the sum of difference in each of the 5 water quality parameters, resulting from the mixing equation of the waters of the rivers, from the accepted limits of these parameters , weighted by a penalty factor assigned for each water quality parameter according to its importance. The adopted acceptable limits are 1500,1000, 6,4 and 7, while the penalty factors are 1,0.8,0.8,0.8,and 0.2 for EC,TDS,BOD,DO,and pH respectively. The constraints adopted on the decision variables which the monthly flows of the three rivers are those that provide the monthly demands downstream each river, and not exceed a maximum monthly flow limits. The maximum flow limits adopted are for three flow cases, wet, average and dry years. For each flow case three scenarios for the monthly water quality parameters were adopted , the average values(scenario 1),the 10% increase in EC,TDS, and BOD (Scenario 2),and the 20% increase in these three water quality parameters (Scenario 3). Hence nine cases are adopted and for each an optimum monthly flows are found for each river. The genetic optimization model adopt a variable number of population of 100 to 1000 in a step of 100,0.8 and 0.2 cross over and mutation rates, and three iterations to reach the stable optimum solutions. The results indicates that the flow analysis shows a significant decrease in the flow values of the three rives after year 2000,hence, the flow values for the period of (1994-1999), are excluded and the only used values are those for (2000-2011). The estimated monthly demands exhibits low variation. The observed optimum monthly flow values decrease in general as the case flow changed from wet to normal and dry cases. The change in Scenarios from S1 to S2 and S3 , do not necessarily increase all the required optimum monthly flow values. The obtained minimum objective functions do not exhibits a certain trend with the change in the flow cases and/or the change in the scenarios.

لقد تم استخدام نموذج الجينات الوراثية في هذا البحث لحساب التصاريف المثلى لتفرعات نهر دجلة قرب مدينة العمارة حيث تستخدم مياهها لأعادة انعاش الاهوار المركزية وهذه التفرعات هي انهر العريض والبتيره والمجر الكبير بعد خلطها في مياه نهر ميسان. الهدف من هذا النموذج هو الحصول على افضل نوعية مياه لغرض الانعاش للاهوار المركزية.ولغرض الحصول على امثل التصاريف لهذه الانهر تم بناء برنامج حاسبة بلغة (MATLAB) حيث ان النتائج المستخرجة من البرنامج تمثل قيم التصاريف المثلى للانهر الثلاث وان المدخلات للبرنامج هي التصاريف للفترة من (1994-2011) و معدل الاستهلاك المائي الشهري ومعاملات نوعية المياه وهي (EC, TDS, BOD, DO and pH).تهدف الدالة الهدفية (Objective Function) المستخدمة في نموذج البرمجة لتقليل المجموع الكلي لانحرافات معاملات نوعية المياه عن قيمها المسموح بها. الاولوية التي تم التعامل بها مع معاملات نوعية المياه تم تمثيلها باوزان معينة حسب اهمية كل معامل القيم للاوزان المستخدمة هي (1,0.8,0.8,0.8,0.2 ( لكل من ((EC,TDS,BOD,DO,pH على التوالي وذلك حسب اهمية كل معامل. اما معدل التزاوج و معدل المراوحة فهما ( (0.8, 0.2 على التوالي.اما حجم المجتمع المطلوب فقد تم ايجاده بطريقة المحاولة والخطأ ابتداأ من (100) وحتى (1000) وبخطوة قدرها 100) حيث اعطت القيمة الأ خيرة حلا مستقرا وبعدد معاودات قدره (3).استخدم النموذج ثلاث حالات لقيم معاملات نوعية المياه وثلاث حالات من الجريان (سنوات رطبة وطبيعية وجافة) لكل نهر. اما المحددات للتصاريف فقد كهنت قيم التصاريف الشهرية حسب نوع السنة المائية كحدود عليا وقيم المتطلبات الشهرية كقيم دنيا. تم تشغيل النموذج على الحالات التسعة ثلاث حالات للجريان كما ذكر سابقا رطبة و طبيعية وجافة ولكل حالــة جريــان ثــلاث حــالات لقيــم نوعيــة المياه الحالة (S1) استخدمت فيها معدلات معايير نوعية المياه المقاسة والحالتين (S2) و(S3) باستخدام زيادة في قيم ( EC,TDS, BOD ) قدرها ( 10% و 20%) على التوالي. اضهرت النتائج لتحليل الجريان وجود انخفاض واضح بعد سنة 2000) ( عليه تم اعتماد التصاريف للفترة ( 2000-2011 ) فقط. كما وجد بان قيم المتطلبات الشهرية المحسوبة ذات تغاير قليل. اما قيم التصاريف الشهرية المثلى فقد وجد بانها تقل بشكل عام كلما تغيرت حالة الجريان من رطبة الى طبيعية و جافة. اما التغاير في قيم الجريان الامثل مع تغير حالة نوعية المياه من (S1) الى و ) S2, S3 ( فقد وجد بانه ليس من الضروري وجود زيادة في قيمها. اما دالة الهدف الدنيا التي وجدت لكل الحالات التسعة اضهرت عدم وجود تدرج واضح في قيمها مع تغير حالة الجريان وحالة نوعية المياه.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)

2013 (1)