@article { author = {Ahmadi, F. and Radmanesh, F. and Mirabbasi, Rasoul}, title = {Comparison between Genetic Programming and Support Vector Machine Methods for Daily River Flow Forecasting (Case Study: Barandoozchay River)}, journal = {Water and Soil}, volume = {28}, number = {6}, pages = {1162-1171}, year = {2016}, publisher = {Ferdowsi University of Mashhad}, issn = {2008-4757}, eissn = {2423-396X}, doi = {10.22067/jsw.v0i0.32406}, abstract = {Accurate estimation of river flow can have a significant importance in water resources management. In this study, Genetic programming (GP) and Support Vector Machine (SVM) methods were used to forecast daily discharge of Barandoozchay River. The daily discharge data of Barandoozchay River measured at the Dizaj hydrometric station during 2007 to 2011 was used for modeling, which 80% of the data used for training and remaining 20% used for testing of models. The results showed that in the both of considered methods, the models including discharges of one, two and three days ago had higher accuracy in verification step and the accuracy of models decreased with increasing discharge values. Comparing the performance of GP and SVM methods indicated that, however the accuracy of the GP method with the R=0.978 and RMSE=1.66 (m3/s) was slightly more than SVM method with R=0.976 and RMSE=1.80 (m3/s), but the SVM is easier than GP method. Thus, the SVM method can be used as an alternative method in forecasting daily river discharge.}, keywords = {Genetic programming (GP),Support Vector Machine (SVM),Daily discharge forecasting,Barandoozchay River}, title_fa = {مقایسه روش های برنامه ریزی ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان در پیش بینی جریان روزانه رودخانه (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)}, abstract_fa = {پیش بینی دقیق جریان رودخانه ها در مدیریت منابع آب از اهمیت بسزایی برخوردار است. در مطالعه حاضر به منظور پیش بینی جریان رودخانه باراندوزچای از دو روش برنامه ریزی ژنتیک (GP) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده شد. داده های جریان روزانه این رودخانه در ایستگاه دیزج در خلال سال های 1385 تا 1389 برای ایجاد مدل استفاده شد که 80 درصد داده ها برای آموزش و 20 درصد برای تست مدل بکار رفت. نتایج نشان داد که در هر دو روش، مدل های شامل جریان یک، دو و سه روز قبل بالاترین دقت را در مرحله صحت سنجی داشتند. همچنین دقت هر دو مدل با افزایش مقادیر دبی کاهش می یابد. مقایسه نتایج دو مدل نشان داد که گرچه دقت روش برنامه ریزی ژنتیک با 978/0R= و ( )66/1RMSE= نسبت به روش ماشین بردار پشتیبان با 976/0R= و ( )80/1RMSE= اندکی بیشتر بود، اما روش SVM به مراتب ساده تر از روش GP می باشد و این روش می تواند به عنوان یک روش کاربردی برای پیش بینی جریان روزانه بکار رود.}, keywords_fa = {برنامه ریزی ژنتیک,پیش بینی جریان روزانه,ماشین بردار پشتیبان,رودخانه باراندوزچای}, url = {https://jsw.um.ac.ir/article_37950.html}, eprint = {https://jsw.um.ac.ir/article_37950_42a0b261c0c0ead7135f59179409bce5.pdf} }