A Comparative Study of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System and Artificial Neural Networks for Predicting Groundwater Hydraulic Head in an Arid Region

الملخص

يهدف هذا البحث إلى تطوير نموذج تنبؤي لتقدير منسوب المياه الجوفية في منطقة سفوان-الزبير باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المكيف (ANFIS). تمثل هذه المنطقة الجزء الجنوبي من الصحراء العراقية، وهي منطقة قاحلة ذات موارد مائية محدودة. تم توليد البيانات المطلوبة لبناء نموذج ANFIS باستخدام نموذج MODFLOW V.5.3)). حيث تمت معايرة نموذج MODFLOW اعتمادا على القياسات الحقلية خلال سنة واحدة. ولد نموذج MODFLOW (3797) قيمة للمنسوب الهيدروليكي خلال كل شهر. استخدمت 70 ٪ من هذه القيم (2658 عينة) للتدريب، و30 ٪ منها (1139 عينة) في عملية التحقق. تم مقارنة دقة نماذج ANFIS مع دراسة سابقة معتمدة على تقنية الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). كانت متغيرات الادخال من المناسيب الهيدروليكية المتعاقبة ومعدلات تغذية المياه الجوفية. لا توجد زيادة كبيرة في دقة التقدير عند إضافة متغير إدخال آخر (معدل تغذية المياه الجوفية)، لأن مقدار هذا المتغير قليل جدًا، لذلك كان تأثيره على النتائج غير محسوس. توضح مقارنة ANFIS وANN أن نموذج ANFIS هو أفضل من ANN في مرحلة التحقق. يمكن ان يعزا ذلك الى ان نموذج ANFIS يجمع بين أساسيات المنطق الضبابي والشبكات العصبية؛ وبالتالي يمكن استخدام خصائصها في إطار واحد. يمكن استنتاج أن نموذج ANFIS أكثر ملائمة من نموذج ANN للتنبؤ بالمنسوب الهيدروليكي للمياه الجوفية من بيانات المدخلات ذات الصلة.