تحلیل حساسیت پاراهای موثر بر میزان تبخیر روزانه با استفاده از الگوریتم garson و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شهر تبریز)
Authors
abstract
پژوهش حاضر با هدف تحلیل حساسیت پاراهای موثر بر میزان تبخیر به ارزیابی پاراهای هواشناسی روزانه شامل میانگین دما، رطوبت نسبی، سرعت باد، ساعات آفتابی، میزان تشعشع و فشار سطح ایستگاه سینوپتیک تبریز در دوره آماری 5 ساله (1386 الی 1390) پرداخته است. به این منظور در ابتدا به کمک شبکه عصبی مصنوعی وزندار، مدلی برای تخمین میزان تبخیر توسعه داده شد. سپس به کمک ماتریس وزنی حاصل از بهترین معماری شبکه، از الگوریتم گارسن برای تحلیل حساسیت و تعیین اهمیت نسبی پاراهای ورودی استفاده گردید. نتایج حاصل نشان داد که میانگین دما و رطوبت نسبی بیشترین تأثیر و ساعات آفتابی، میزان تشعشع، سرعت بادو فشار سطح ایستگاه کین تأثیر را بر روی میزان تبخیر از تشت شهر تبریز دارد.
similar resources
تحلیل حساسیت پاراهای موثر بر میزان تبخیر روزانه با استفاده از الگوریتم Garson و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شهر تبریز)
پژوهش حاضر با هدف تحلیل حساسیت پاراهای موثر بر میزان تبخیر به ارزیابی پاراهای هواشناسی روزانه شامل میانگین دما، رطوبت نسبی، سرعت باد، ساعات آفتابی، میزان تشعشع و فشار سطح ایستگاه سینوپتیک تبریز در دوره آماری 5 ساله (1386 الی 1390) پرداخته است. به این منظور در ابتدا به کمک شبکه عصبی مصنوعی وزندار، مدلی برای تخمین میزان تبخیر توسعه داده شد. سپس به کمک ماتریس وزنی حاصل از بهترین معماری شبکه، از ا...
full textآنالیز حساسیت دادههای ورودی به شبکه عصبی مصنوعی بهمنظور برآورد مقدار تبخیر روزانه
برآورد مقادیر تبخیر برای مدیریت کارآمد منابع آب در مناطق با اقلیم نیمه خشک امری ضروری است. این مقاله کاربرد شبکههای عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغیره و سه روش تجربی تعادل انرژی، آیرودینامیکی و ترکیبی پنمن را بهمنظور برآورد مقادیر تبخیر روزانه تشتک برای دو شهر تبریز و ارومیه مورد ارزیابی قرار داد. علاوه بر این آنالیز حساسیت به دو روش مشتقات جزئی و وزنهای اتصالی برای تبیین میزان اثر هر پارام...
full textبرآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیمشناسی است که اندازهگیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به اینکه دمای خاک فقط در ایستگاههای سینوپتیک کشور اندازهگیری میشود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالشهای بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...
full textآنالیز حساسیت پارامترهای موثر بر غلظت ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
Background and Objectives: Weather pollution, caused by Ozone (O3) in metropolitans, is one of the major components of pollutants, which damage the environment and hurt all living organisms. Therefore, this study attempts to provide a model for the estimation of O3 concentration in Tabriz at two pollution monitoring stations: Abresan and Rastekuche. Materials and Methods: In this research, Art...
full textپیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)
پیشبینی دقیق جریان در رودخانهها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالیها است. به دلیل اهمیت پیشبینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانهی باراندوزچای در دو ایستگاه بیبکران و دیزج طی یک دورهی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) میباشد، پیشبینی گرد...
full textپیشبینی تقاضای روزانه آب شهری با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی، مطالعه موردی: شهر تهران
پیشبینی تقاضای آب در سیستمهای آبرسانی و توزیع آب، با توجه بهکمک شایانی که میتواند به مدیران این مجموعهها برای مدیریت بحران (حداقل و حداکثر مصرف) داشته باشد، از اهمیت بالایی برخودار است. پیچیدگی و تأثیر عوامل و پارامترهای مختلف بر میزان تقاضای آب در این سیستمها، سبب گردیده است که روشهای تحلیلی و ریاضی کارایی لازم را در این زمینه نداشته باشند. در این مقاله روش شبکههای عصبی مصنوعی برای برآو...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
نشریه جغرافیا و برنامه ریزیPublisher: دانشگاه تبریز
ISSN 2008-8087
volume 19
issue 54 2016
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023