@article { author = {Kakaei Lafdani, Elham and Moghaddam Nia, Ali Reza and Ahmadi, Azadeh and Ebrahimi, Heydar}, title = {Assessing the Impact of input variables preprocessing into support vector machine through gamma test method for suspended sediment volume prediction}, journal = {Journal of Range and Watershed Managment}, volume = {67}, number = {2}, pages = {289-303}, year = {2014}, publisher = {University of Tehran}, issn = {5044-2008}, eissn = {2423-7795}, doi = {10.22059/jrwm.2014.51833}, abstract = {This study aimed to examine the influence of pre-processing input variables by Gamma Test on performance of Support Vector Machine in order to predict the suspended sediment amount of Doiraj River, located in Ilam Province from 1994-2004. The flow discharge and rainfall were considered as the input variables and sediment discharge as the output model. Also, the duration of the model training period was determined through GT. Thereafter, in order to carry out the influence of pre-processing input variables on performance of model, the suspended sediment was predicted using SVM model while no pre-processing has been done on its input variables and the results were compared to each other. Results show the performance of the GT-SVM model in the test phase with minimum RMSE was equal to 0.96 (ton/day) and the maximum coefficient of R2 was equal to 0.98 between the predicted and actual values, was better than SVM model.}, keywords = {Doiraj River,Gamma test,Performance Evaluation,Suspended Sediment,Support vector Machine}, title_fa = {ارزیابی تأثیر پیش‌پردازش متغیرهای ورودی به مدل ماشین بردار پشتیبان به روش آزمون گاما به‌منظور پیش‌بینی حجم رسوب معلق}, abstract_fa = {هدف از این مطالعه بررسی تأثیر پیش ‏پردازش متغیرهای ورودی به روش آزمون گاما بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان جهت پیش‌‏بینی حجم رسوبات معلق رودخانه دویرج، واقع در استان ایلام، برای دورة ۱۹۹۴‌ـ ۲۰۰۵ است. دبی جریان و بارندگی ورودی مدل و دبی رسوب معلقْ خروجی مدل درنظر گرفته شد. همچنین، طول دورة آموزش مدل با استفاده از آزمون گاما (Gamma Test (GT)) مشخص شد. سپس، به منظور بررسی تأثیر پیش ‏پردازش متغیرهای ورودی بر عملکرد مدل، رسوب معلق با استفاده از مدل SVM، که هیچ‏گونه پیش‏پردازشی بر روی متغیرهای ورودی آن صورت نگرفته بود، پیش‏‌بینی شد و نتایج با یکدیگر مقایسه گردید. نتایج نشان داد عملکرد مدل GT-SVM در مرحله آزمون با حداقل RMSE برابر با 96/0 تن در روز و حداکثر ضریب R2 برابر با 98/0 بین مقادیر پیش‌بینی‌شده و واقعی بهتر از عملکرد مدل  SVMاست.}, keywords_fa = {Doiraj River,Gamma test,Performance Evaluation,Suspended Sediment,Support vector Machine}, url = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_51833.html}, eprint = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_51833_ec128ccc8b06ac11f4b978acfc1834c2.pdf} }