विशिष्ट शब्द- वाष्पोत्सर्जन, फजी तकनीक, सबट्रैक्टिव, क्लस्ट्ररिंग एवं ग्रिड, पार्टिशनिंग।
Abstract
Evapotranspiration constitutes one of the major components of the hydrological cycle and hence its accurate estimation is of vital importance to assess water availability and requirements. This study explores the utility of soft computing techniques to develop the model for evapotranspiration process. An important characteristic of these techniques are that both the model structure and coefficients are simultaneously optimized.
The goal of this study is to analyze the potential evapotranspiration with changing environment using soft computing techniques. A data driven model has been developed to predict the Potential evapotranspiration of Varanasi (a part of Eastern Uttar Pradesh). The Eastern part of Uttar Pradesh includes sixteen districts namely Allahabad, Azamgarh, Ballia, Chandauli, Deoria, Ghazipur, Gorakhpur, Jaunpur, Kushinagar, Maharajganj, Mau, Mirzapur, Sant Kabir Nagar, Sant Ravidas Nagar, Sonbhadra and Varanasi. During this modeling, only data for Varanasi area is considered.
Vapour-pressure, precipitation, cloud-cover, wet day frequency and average temperature of the region are used as the input data while potential evapotranspiration is used as output of the model. A relationship between inputs and output has been developed through the Fuzzy based soft computing modeling. This model has been developed on the basis of Fuzzy Technique which is one of the emerging techniques in the field of modeling. Grid Partitioning and Subtractive Clustering Methods in Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been used to develop the models. During the study, data have been taken from the website http://www.indiawaterportal.org/. After developing the models, the effects of temperature increments have been studied over potential evapotranspiration which gives the climate change in this region. Thus the effect of temperature increment (Global Warming) has been studied for the climate change.
Keyword: Evapotranspiration, ANFIS, Fuzzy technique, Subtractive clustering, Grid Partitioning.
ताकागी-सुगेनो (TS) फजी इंफरेंस तन्त्र (2)
यह तन्त्र बहुत से मायनों में ममदानी विधि (4) के समरुप है। इसमें पहले दो भाग की प्रक्रिया इनपुट को फजीफाई करना एवं फजी संचालकों को प्रयोग करना आदि, मामदानी की तरह है। बस इसमें केवल आउटपुट मेम्बरशिप फलन लीनियर या स्थिर हैं (जिम्मेरमन 1991 [1])।
एक फलन Y = f (x) को लेते हैं जो TS मॉडल द्वारा प्रतिचित्रित हो रहा है इसमें Y निर्भर चर है x - विनिमय वाला अनिर्भर चर है एवं y के साथ सम्बन्ध रखता है। प्रचालन के अनुमान के लिये x एवं y के जोड़े के n नमूने लेते हैं। m नियमों को ध्यान में रखते हुए TS मॉडल का गणितीय फलन निम्न है-
(1) अनुगामी भाग का ग्रिड पर आधारित प्राचल चिन्ह करना।
(2) सभी इनपुट डाटा के स्पेस की यथोचित क्लस्टरिंग करना।
सन्दर्भ
1. जिम्मरमैन एच जे (1991) फजी सेट थ्योरी एण्ड इट्स एप्लीकेशन, क्लूवर एकेडमिक द नीदरलैंड।
2. ताकागी, टी. एण्ड सुजेनो, एम. (1985) फजी आईडेन्टीफिकेशन ऑफ सिस्टम एण्ड एप्लीकेशन टू मॉडलिंग एण्ड कन्ट्रोल आई.ई.ई.ई. ट्रांस सिस्टम मेन साइबर, (15) : 116-132
3. मेहता आर., एस.के. जैन एण्ड विपिन कुमार : (2005) फजी टेक्नीक फॉर रिजरवायर ऑपरेशन -इफेक्ट ऑफ मेम्बरशिप फंकशन विद डिफरेन्ट नम्बर ऑफ कैटेगरिस; हाइड्रोलॉजी जरनल, वोल्युम. 28, नं. 3-4, सितम्बर-दिसम्बर
4. मामदनी, ई. एच. : (1974); एप्लीकेशन ऑफ फजी एलगोरिथम्स फॉर सिम्पल डायनिमिक प्लांट. परोक. आई. ई.ई. 121, 1585-1588.,
5. मेहता आर. एण्ड शरद के. जैन, : (2009) ऑपटीमल ऑपरेशन ऑफ ए मल्टी-परपज रिजरवायर यूजिंग न्यूरो फजी टेक्नीक; इन्टरनेशनल जरनल ऑफ वाटर रिसोरसिस मैनेजमेन्ट; 23:509-529.
6. जादेह एल ए, 1965, ‘‘फजी सैट्स इन्फॉरमेशन एण्ड कण्ट्रोल’’, 8, 338-353.
7. कर्लि जार्ज एवं युआन बने ‘‘फजी सैट्स एण्ड फजी लॉजिक,’’ प्रैन्टिस हॉल ऑफ इंडिया, 2008
8. मैटलैब (R 2007b) फजी लॉजिक टूल-बॉक्स, द मैथवर्क, यू एस ए।
राष्ट्रीय जलविज्ञान संस्थान, कॉलेज आफॅ इंजिनियरिंग, रुड़की