مدل سازی منطقه ای tec با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مدل چند جمله ای در ایران

Authors

میر رضا غفاری رزین

m. r. ghaffari razin گروه ژئودزی- دانشکده مهندسی نقشه برداری- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی علی محمدزاده

a. mohammadzadeh گروه سنجش از دور و فتوگرامتری- دانشکده مهندسی نقشه برداری- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

abstract

در این مقاله از یک شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون 3 لایه با 5 نرون در لایه مخفی جهت مدلسازی مقدار محتوای الکترون لایه یونوسفر (tec) استفاده شده است. بدین منظور از 25 ایستگاه gps شبکه ژئودینامیک کشور ایران در محدوده عرض جغرافیایی 24 الی 40 درجه و طول جغرافیایی 44 الی 64 درجه استفاده گردیده است. ارزیابی نتایج بدست آمده از شبکه عصبی مصنوعی مدلسازی شده برای این منطقه توسط 1 ایستگاه تست gps که مقادیر محتوای الکترونی آن از قبل در دست بوده انجام گرفته است. به دلیل اینکه ایستگاه مورد نظر مجهز به دستگاه اندازه گیری مستقیم دانسیته الکترونی بوده (دستگاه یونوسوند) و بصورت مستقل می توان در موقعیت آن ایستگاه مقدار محتوای الکترونی را با دقت و صحت بالا بدست آورد، از این ایستگاه برای تست نتایج استفاده شده است. مینیمم خطای نسبی بدست آمده از این ارزیابی 73/0 درصد و ماکزیمم خطای نسبی66/34 درصد می باشد. همچنین جهت ارزیابی کارائی شبکه های عصبی مصنوعی در برآورد مقدار محتوای الکترون یونوسفر، در این مقاله از یک چندجمله ای مرتبه 3 با 11 ضریب جهت مدلسازی tec استفاده شده است. مقایسه مقادیر خطای نسبی محاسبه شده برای مدل چندجمله ای با مقادیر خطای نسبی بدست آمده برای شبکه عصبی، حاکی از برتری این روش نسبت به مدل چندجمله ای در برآورد مقدار محتوای الکترون لایه یونسفر در این منطقه است. تعداد نرونهای لایه مخفی در شبکه عصبی و نیز مرتبه و تعداد ضرایب چند جمله ای مورد استفاده در این مقاله بر اساس آزمون و خطا و با در نظر گرفتن مینیمم خطای نسبی برای نتایج تعیین شده است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

مدل‌سازی منطقه ای TEC با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل چند جمله‌ای در ایران

در این مقاله از یک شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون 3 لایه با 5 نرون در لایه مخفی جهت مدلسازی مقدار محتوای الکترون لایه یونوسفر (TEC) استفاده شده است. بدین منظور از 25 ایستگاه GPS شبکه ژئودینامیک کشور ایران در محدوده عرض جغرافیایی 24 الی 40 درجه و طول جغرافیایی 44 الی 64 درجه استفاده گردیده است. ارزیابی نتایج بدست آمده از شبکه عصبی مصنوعی مدلسازی شده برای این منطقه توسط 1 ایستگاه تست GPS که مقادیر محت...

full text

مدل سازی انرژی ضربه ی فولادهای مرتبه ای با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

در این مقاله, انرژی ضربهëی فولادهای مرتبهëای در دماهای مختلف با استفاده از شبکهëهای عصبی مصنوعی مدلëسازی شده است. فولادهای مرتبهëای با استفاده از چیدمانëها و ضخامتëهای مختلف فولادهای ساده کربنی و زنگëنزن، به عنوان الکترود اولیه فرآیند ذوب دوباره سربارهëای الکتریکی، تولید میëشوند. نفوذ اتمëهای مختلف از درون قطعات اولیه فولادی به یکدیگر سبب تولید نواحی مرتبهëای فریتی و آستنیتی میëگردد. شش نوع مدل...

full text

مدل سازی اقتصاد سایه ای و تخمین فرار مالیاتی در ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

بخش عمده ای از منابع درآمدی دولت، از طریق مالیات تامین می شود. فرار مالیاتی و گریز از مالیات در کشورها باعث شده است تا درآمدهای مالیاتی کشورها، همواره از آنچه که برآورد می شود، کمتر باشد و تمامی کشورها تلاش خود را برای کاهش این دو پدیده به کار می گیرند یا از طریق اصلاح نظام مالیاتی، به چاره جویی برمی خیزند. در این مقاله با استفاده از تکنیک شبکه عصبی مصنوعی به بررسی و مدل سازی حجم اقتصاد پن...

full text

مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...

full text

مدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک

دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...

full text

تشخیص آنامولی های TEC قبل از وقوع زلزله های بزرگ با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

وقوع زلزله علاوه بر تغییر در هندسه و فیزیک پوسته زمین تأثیرات دیگری را نیز به همراه دارد. از آن جمله، تأثیر بر لایه یونسفر می‍باشد که خود را به‌صورت تغییر در میزان الکترون، چگالی یون‌ها، میدان‌های الکتریکی و مغناطیسی این لایه نشان می‌دهد. هر پارامتر ژئوفیزیکی و ژئوشیمیایی در لایه‌های لیتوسفر، اتمسفر و یونسفر زمین که قبل از وقوع زلزله تغییراتی در آن پدید آید به‌عنوان پیش‌نشانگر شناخته می‌شود...

full text

My Resources

Save resource for easier access later


Journal title:
علوم و فنون نقشه برداری

جلد ۴، شماره ۳، صفحات ۵۱-۶۰

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023