ارزیابی کارآیی دو نرم افزار شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی تبخیر- تعرق گیاه مرجع
نویسندگان
چکیده
در این تحقیق، کارائی دو نرمافزارشبکه عصبی مصنوعی (ann) در برآورد تبخیر-تعرق گیاه مرجع (et0) بررسی گردید. بدین منظور از دادههای 2 سال لایسیمتری به عنوان ارقام شاهد برای ارزیابی استفاده شده و دو نرمافزار مرسوم ns وnw با قابلیت بهکارگیری آلگوریتمهای متفاوت، بهکار رفت. جهت ارزیابی اجرای دو نرمافزار برای آرایشها، قواعد یادگیری و توابع محرک مختلف، از شاخصهای آماری جذر میانگین مربعات خطا (rmse)، میانگین خطای مطلق (mae) و ضریب تعیین (r2) استفاده شد. با اجرای نرمافزار ns آرایش مطلوب با ویژگی حداقل rmse، mae و حداکثر r2 در مقایسه با ارقام مشاهداتی (لایسیمتری) به ترتیب معادل 08/0 (میلی متر در روز)، 07/0 (میلی متر در روز) و 87/0 بدست آمد. نتایج تحقیق نشان داد نرمافزار ns با آرایش مطلوب که ویژگی مدل آموزشی گرادیان مزدوج و تابع محرک سیگمویید را دارا باشد، نسبت به نرمافزار nw با توجه به تعداد تکرار کمتر و زمان محاسباتی کوتاهتر برتری دارد. نتایج نشان داد وجود دو لایه پنهان نسبت به یک لایه پنهان بر دقت تبخیر-تعرق برآورد شده از نرمافزار، تاثیری نداشت. بررسی حساسیت مدل شبکه عصبی مصنوعی نشان داد که تبخیر- تعرق بیشترین وابستگی را به حداکثر دمای هوا و کمترین وابستگی را به حداقل رطوبت نسبی دارد.
منابع مشابه
ارزیابی کارآیی دو نرمافزار شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی تبخیر- تعرق گیاه مرجع
در این تحقیق، کارائی دو نرمافزارشبکه عصبی مصنوعی (ANN) در برآورد تبخیر-تعرق گیاه مرجع (ET0) بررسی گردید. بدین منظور از دادههای 2 سال لایسیمتری به عنوان ارقام شاهد برای ارزیابی استفاده شده و دو نرمافزار مرسوم NS وNW با قابلیت بهکارگیری آلگوریتمهای متفاوت، بهکار رفت. جهت ارزیابی اجرای دو نرمافزار برای آرایشها، قواعد یادگیری و توابع محرک مختلف، از شاخصهای آماری جذر میانگین مربعات خطا (RM...
متن کاملارزیابی شبکه عصبی مصنوعی و مدلهای فیزیکی تجربی تخمین تبخیر- تعرق گیاه مرجع در آب‌وهوای نیمه‌خشک
متن کامل
ارزیابی دقت نرم افزار CropWat در تخمین تبخیر و تعرق گیاه مرجع در منطقه اصفهان
پیام نجفی 1 ، مصطفی ستار2 1 - استادیار دانشکده کشاورزی،دانشگاه آزاد اسلامی واحد خوراسگان، اصفهان، صندوق پستی 158-81595 ، پست الکترونیک: [email protected] 2- عضو هیات علمی (بازنشسته) مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان اصفهان چکیده تبخیر و تعرق یکی از فاکتورهای اساسی در بهبود کارآیی مصرف است. غالب مدل‌ها، تبخیر و تعرق را به وسیله تبخیر و تعرق پتاسیل ارزیابی می‌کنند. به من...
متن کاملکاربرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی تبخیر-تعرق با حداقل داده های هواشناسی
برآورد دقیق تبخیر- تعرق در اعمال مدیریت بهینۀ منابع آب، ضروری است. تبخیر - تعرق مؤلفه مهمی در توازن آب در مناطق مختلف به شمار می‌رود. مهندسین آب با علم به اینکه چه مقدار از آب آبیاری به مصرف محصول می‌رسد، قادر به محاسبه مهمترین جز آب در سیکل هیدرولوژیک یعنی تبخیر - تعرق خواهند بود. در مطالعه حاضر تبخیر– تعرق روزانه دشت ارومیه با استفاده از دادههای هواشناسی طی دوره آماری 1390 – 1363 به روش فائو...
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 کاملمقایسه روشهای سری زمانی و شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع (مطالعه موردی: ارومیه)
تبخیر-تعرق یکیازمؤلفههایمهمدرمصرفمنابعآب در بخش کشاورزیمیباشد. لذا ارائه روشی که پیشبینی مناسب و دقیقی از میزان تبخیر-تعرق مرجع را بدهد، میتواند در اخذتصمیم بهینهبرایبرنامهریزی منابع آب کمککند. دراینتحقیق،روشهای سری زمانی و شبکههای عصبی مصنوعی درپیشبینیتبخیر-تعرق مرجع ماهانهدرایستگاهسینوپتیک ارومیهموردمقایسه قرار گرفتند. بدین منظور در گام نخست بهترین مدل سری زمانی از بین مدلهای A...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
دانش آب و خاکناشر: دانشگاه تبریز
ISSN 2008-5133
دوره 19
شماره بهار و تابستان 2009
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023