پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی با استفاده از مدل ترکیبی موجک- فازی عصبی تطبیقی
نویسندگان
چکیده
تبخیر-تعرقمرجع یکی ازمهم ترین و مؤثرترین مؤلفه ها در بهینه سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریتمنابع آب می باشد. در سال های اخیر استفاده از روش های هوش مصنوعی و مدل هیبریدی بر پایه موجک در پیش بینی پارامترهای هیدرولوژیکی بسیار متداول گشته است. در مطالعه حاضر کاربرد روش های anfis و موجک- anfis در پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی مرجع در ایستگاه های همدیدی تبریز، اهواز، بندرعباس و رامسر که دارای اقلیم های مختلفی هستند، مورد بررسی و ارزیابی قرار گرفت. بدین منظور یک دوره آماری 20 ساله (1990 الی 2009) که 15 سال (1990-2004) آن برای آموزش و پنج سال انتهایی (2009-2005) جهت آزمون مدل های مختلف در نظر گرفته شد. ترکیب های مختلفی از داده های ورودی (تأخیرهای مختلف) و انواع موجک های مادر مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل هیبریدی موجک-anfis در هر چهار ایستگاه همدیدی مورداستفاده نسبت به مدل anfis دارای توانایی و دقت بالاتری در پیش بینی تبخیر-تعرق هفتگی می باشد. همچنین نتایج نشان داد که استفاده از تأخیرهای زمانی سالانه در مدل anfisموجب افزایش دقت گردید درحالی که در مدل موجک-anfisاستفاده از تأخیرهای زمانی سالانه موجب افزایش دقت نمی گردد و در برخی موارد حتی موجب کاهش دقت نیز می گردد. بررسی انواع موجک های مادر نیز نشان داد که موجک میر مناسب ترین نوع موجک برای پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع در مقیاس هفتگی می باشد. از نتایج تحقیق حاضر می توان در برنامه ریزی آبیاری مناطق مورد مطالعه استفاده نمود.
منابع مشابه
پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی با استفاده از مدل ترکیبی موجک- فازی عصبی تطبیقی
تبخیر-تعرقمرجع یکی ازمهم‌ترین و مؤثرترین مؤلفه‌ها در بهینه‌سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریتمنابع آب می‌باشد. در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل هیبریدی بر پایه موجک در پیش‌بینی پارامترهای هیدرولوژیکی بسیار متداول گشته است. در مطالعه حاضر کاربرد روش‌های ANFIS و موجک- ANFIS در پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی مرجع در ایستگاه‌های همدیدی تبریز، اهواز، بندرعباس و رامسر که دارای اقلیم‌های...
متن کاملپیشبینی تبخیر-تعرق مرجع ایستگاه سینوپتیک اهواز با استفاده از مدل ترکیبی موجک – شبکه عصبی GMDH
سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهم‌ترین مسائل در طرح‌های آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار می‌رود. یکی از این مسائل که می‌تواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامه‌ریزی‌های مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل ...
متن کاملپیش بینی تبخیر-تعرق مرجع ایستگاه سینوپتیک اهواز با استفاده از مدل ترکیبی موجک – شبکه عصبی gmdh
سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهم ترین مسائل در طرح های آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار می رود. یکی از این مسائل که می تواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامه ریزی های مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سال های اخیر استفاده از روش های هوش مصنوعی و مدل ...
متن کاملپیش بینی هفتگی زبالة تولیدی با استفاده از مدل ترکیبی شبکة عصبی و تبدیل موجک
پیش بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه سازی و برنامه ریزی سیستم مدیریت مواد زاید جامد شهری دارد. اما به دلیل طبیعت ناهمگون و تأثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل بر تولید، همواره با مشکلات زیادی همراه بوده است. شبکة عصبی مصنوعی اخیراً در بسیاری از کاربردهای مهندسی نظیر مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری قدرتمند در مدلسازی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق با توجه به دینامیک و پیچیده بودن سیستم...
متن کاملپیش بینی تبخیر-تعرق مرجع با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی rbf ،mlp svm
تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم ترین مؤلفه ها در بهینه سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می تواند در پیش بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه ریزی کوتاه مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی mlp(پرسپترون چندلایه)، rbf (شبکه تابع پایه ای شعاعی)، svm (ماشین بردار پشتیبان) در پیش بینی تبخیر-تعرق م...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
پژوهش آب در کشاورزیجلد ۳۰، شماره ۱، صفحات ۷۳-۸۷
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023