Comparación de modelos físicos y de inteligencia artificial para predicción de niveles de inundación

La hidrología ha utilizado métodos tradicionales para pronosticar niveles de inundación. Sin embargo, éstos pueden generar problemas de precisión, causados por el comportamiento no lineal de las inundaciones y las limitaciones al no incluir todas las variables, como flujo, y nivel de agua y precipitación. En consecuencia, algunos científicos comenzaron a utilizar métodos no convencionales basados en modelos de inteligencia artificial, pronosticando las inundaciones de manera más precisa y rigurosa. Este artículo presenta una comparación de un modelo de tránsito de flujo unidimensional desarrollado en HEC-RAS y un modelo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales artificiales, desarrollado en MatLab, para predecir inundaciones. El análisis de los resultados se llevó a cabo utilizando seis indicadores estadísticos: error absoluto medio (MAE, por su nombre en inglés); error cuadrático medio (MSE); error medio porcentual absoluto (MAPE, por su nombre en inglés); raíz cuadrada de la MSE; coeficiente de correlación de Pearson (CC, por su nombre en inglés), y coeficiente de correlación de concordancia (ρc, por su nombre en inglés). Además, el coeficiente de eficiencia se calculó empleando una herramienta virtual llamada Hydrotest. A partir del análisis se observó en los modelos de pronóstico que el uso de redes neuronales tiene resultados precisos, dada su cercanía con los datos reales: MAPE, entre 11.95 y 12.51; CC, entre 0.90 y 0.92; ρc, entre 0.84 y 0.87, y finalmente un CE más grande que 0.8. El estudio se realizó en una sección de las partes altas del río Bogotá, en Colombia, entre las estaciones hidrológicas de puente Florencia y Tocancipá. Los datos de flujo fueron tomados por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) de septiembre de 2009 a octubre de 2013

Three layer wavelet based modeling for river flow

All existing methods regarding time series forecasting have always been challenged by the continuous climatic change taking place in the world. These climatic changes influence many unpredictable indefinite factors. This alarming situation requires a robust forecasting method that could efficiently work with incomplete and multivariate data. Most of the existing methods tend to trap into local minimum or encounter over fitting problems that mostly lead to an inappropriate outcome. The complexity of data regarding time series forecasting does not allow any one single method to yield results suitable in all situations as claimed by most researchers. To deal with the problem, a technique that uses hybrid models has also been devised and tested. The applied hybrid methods did bring some improvement compared to the individual model performance. However, most of these available hybrid models exploit univariate data that requires huge historical data to achieve precise forecasting results. Therefore, this study introduces a new hybrid model based on three layered architecture: Least Square Support Vector Machine (LSSVM), Discrete Wavelet Transform (DWT), correlation (R) and Kernel Principle Components Analyses (KPCA). The three-staged architecture of the proposed hybrid model includes Wavelet-LSSVM and Wavelet-KPCA-LSSVM enabling the model to present itself as a well-established alternative application to predict the future of river flow. The proposed model has been applied to four different data sets of time series, taking into account different time series behavior and data scale. The performance of the proposed model is compared against the existing individual models and then a comparison is also drawn with the existing hybrid models. The results of WKPLSSVM obtained from Coefficient of Efficiency (CE) performance measuring methods confirmed that proposed model has encouraging data of 0.98%, 0.99%, 0.94% and 0.99% for Jhelum River, Chenab River, Bernam River and Tualang River, respectively. It is more robust for all datasets regardless of the sample sizes and data behavior. These results are further verified using diverse data sets in order to check the stability and adaptability. The results have demonstrated that the proposed hybrid model is a better alternative tool for time series forecasting. The proposed hybrid model proves to be one of the best available solutions considering the time series forecasting issues

Análisis de la relación entre variables hidrometereológicas y zonas inundables por medio de sistemas inteligentes artificiales en un tramo del río Bogotá comprendido entre estaciones de Puente Florencia (Gachancipá) y Tocancipá

125 páginasEsta investigación presenta la comparación entre modelos físicos (Hec-Ras) y modelos inteligentes (Redes Neuronales ANN – Redes Neurodifusas ANFIS) para la predicción de inundaciones. La investigación fue diseñada para comparar los pronósticos de caudal simulado mediante diferentes modelos tanto físicos como inteligentes con el objetivo de hallar el más eficaz. La simulación se realizó en el software computacional Matlab ® 2013, con datos de caudal tomados por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR), desde el mes de septiembre de 2009 hasta octubre de 2013, sobre la cuenca alta del rio Bogotá en un tramo ubicado en los municipios de Gachancipá y Tocancipá. Los hallazgos sugieren que mediante el uso modelos inteligencia artificial se puede llegar a un pronóstico más acertado, cerca del 92% de Coeficiente de Correlación implementando un ANN, lo que sugiere que el modelo simulado tiene un enfoque más preciso en la dinámica de predicción del caudal del rio. El modelo de ANN con una distribución sigmoidal-sigmoidal fue capaz de superar los pronósticos del modelo ANFIS y el modelo Hec-Ras con un mean square error (MSE) del 10.1%, y el mean absolute percentage error (MAPE) del 11.9% lo que hace que la predicción sea catalogada como muy buena. A partir de los resultados arrojados por los modelos simulados se generaron los mapas de zonas inundadas, por medio de un Sistema de Información Geográfica simulado en ArGis, la cartografía suministrada por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi IGAC) y un Modelo digital de elevación (DEM) de 3 metros suministrado por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR).

Güncel en iyileme algoritmalarının paralel ve birlikte uygulamaları ve performans analizleri

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.En iyileme yöntemleri yapılan işin en iyi yapılmasını sağlamak için kullanılırlar. Bu tekniklerin kullanılmasındaki temel hedef her zaman için en iyi çözümleri yakalayabilmektir. Uygunluk veya hata değeri tanımlanabilen her sistemin en iyi çözümünün elde edilmesinde en iyileme algoritmaları kullanılabilir. Sadece ait oldukları problemlere özgü olmaları ve yüksek hesaplama maliyeti içermeleri gibi sebepler nedeniyle mevcut geleneksel en iyileme algoritmalarının kullanımı çok sayıda parametre içeren gerçek dünya problemlerinin çözümünde bazen yeterli olmayabilir. Bu gibi durumlarda daha az işlem ile daha kısa sürede en iyi çözüme yakınsayabilen meta-sezgisel yöntemlerin kullanımı daha makul çözümler olarak karşımıza çıkmaktadır. Son 20 yıl içerisinde doğadan ilham alınarak çok sayıda meta-sezgisel en iyileme algoritması geliştirilmiştir. Buna paralel olarak bazı araştırmacılar mevcut algoritmalar üzerinde birtakım iyileştirmeler yapmışlar, bazıları da birden fazla algoritmayı bir arada kullanarak performansı daha yüksek melez yöntemler elde etmişler ve daha sonra bu yöntemleri kullanarak gerçek dünya problemlerine en iyi çözümler üretmişlerdir. Bu tez çalışmasında sistem kimliklendirme süreci, yapay sinir ağı eğitimi, sempozyum katılımcı listelerinin düzenlenmesi, slab kesme uzunluklarının planlanması gibi gerçek dünyaya ait problemlere birer en iyileme problemi olarak yaklaşılmış, seçilen güncel ve yaygın meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak geleneksel yöntemlerin çözümleri ile rekabet edebilen çözümler üretilmiştir. Ayrıca, karar ağacı tasarım süreci hem kombinatoryal hem de nümerik en iyilemeleri içeren bir problem olarak ele alınmış, olası karar ağacı tasarımları arasında sistematik arama yapan yeni bir yöntem ile karar ağacı tasarımı gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemle elde edilen test sonuçlarının aynı veri setinin kullanıldığı daha önceki karar ağacı çalışmaları ile elde edilen sonuçlardan daha iyi olduğu görülmüştür. Son olarak, yapay arı koloni ve göçmen kuşlar en iyileme algoritmaları kullanılarak yeni modifiye, melez ve paralel çalışma sistematikleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performans testlerinden elde edilen sonuçlar, onların daha iyi keşif ve yakınsama yeteneklerine sahip olduklarını ortaya koymuştur.Optimization methods are employed in order to make a job in an optimal way. The main aim of their usage is to get an optimal solution in every execution. Optimization algorithms can be applied to find optimal solutions for the systems whose fitness or error calculations can be defined. Sometimes, existing conventional optimization algorithms may be insufficient for the real world problems having many parameters because of the reason that they are problem specific and have higher calculation costs. Since metaheuristic algorithms can find near optimal solutions with less calculations requiring lower time, their usages seem more feasible for these cases. Within the past 20 years, so many metaheuristic algorithms which are inspired by the nature have been developed by researchers. In parallel to these studies, while some of the researchers were working on some enhancements for existing algorithms, some of them were working on their hybrid forms. Then, they tried to find more optimal solutions for real world problems by using these new enhanced and hybrid algorithms. In this dissertation study, some real world problems such as system identification process, artificial neural network training, preparation of symposium attendee lists, scheduling slab cutting lengths etc. are thought to be optimization problems. Some competitive solutions with respect to solutions of the conventional methods are generated to these real world problems by using some recent and common metaheuristic algorithms. In addition, thinking the decision tree construction process as a problem including both numerical and combinatorial optimizations, a novel decision tree construction method which makes a systematic search among possible decision tree designs is proposed to get optimal decision tree. It is seen that the results obtained by proposed method are better than those of previous studies using same data set. Finally, some modified, hybrid and parallel running strategies using artificial bee colony and migrating birds optimization algorithms are proposed. It is observed from the performance test results that proposed strategies have better exploration and exploitation capabilities