برآورد بارش به کمک شبکه عصبی مصنوعی با داده¬های هواشناسی غیربارشی در سه منطقه شیراز، مشهد و کرمان

Authors

  • علیرضا ایلدرمی استادیار گروه مهندسی آبخیزداری دانشکده محیط زیست و منابع طبیعی دانشگاه ملایر
  • مریم بیات ورکشی گروه مهندسی آبیاری دانشگاه بوعلی سینا
Abstract:

عنصر بارش ماهیت آشوبناکی و تصادفی داشته و از این نظر دارای تغییرات ساختاری در زمان­های مختلف است. در این راستا به­دلیل عدم قطعیت­هایی که وجود دارد، نوسان­های زیادی در مقدار بارش ایجاد می­شود که پیش­بینی این کمیت مهم را با مشکل مواجه نموده است. در این مقاله با تکنیک مقیاس­بندی مجدد (R/S) و محاسبه نمای هرست (H) پیش­بینی­پذیری بارش در سه منطقه شیراز، کرمان و مشهد انجام شد. نمای هرست نشان داد که پارامتر بارش قابلیت پیش­بینی­پذیری را دارد، زیرا H از 5/0 بزرگ­تر بوده و بمراتب به­مقدار 1 نزدیک­تر است. به­طوری­که نمای هرست از حداقل 8/0 در ایستگاه مشهد تا حداکثر 92/0 در ایستگاه شیراز در نوسان بود. به منظور پیش­بینی بارش از شبکه­های عصبی مصنوعی استفاده شد. نوع پارامترهای ورودی براساس آزمون همبستگی پیرسون از بین داده­های غیربارشی، ترکیبی از داده­های دمایی و رطوبتی بودند. تعداد پارامترهای ورودی، تعداد لایه­های میانی و سایر اطلاعات مربوط به شبکه عصبی مصنوعی به صورت تصادفی انتخاب و پیشنهاد شدند. در مجموع از شبکه­های عصبی پرسپترون چند لایه برای برآورد بارش استفاده شد. مقایسه عملکرد شبکه­های عصبی، نشان داد که استفاده از 3 و 4 پارامتر هواشناسی، بهترین رتبه برآوردگری را داشته­اند. آرایش­های پیشنهادی برای ایستگاه شیراز، 1-21-21-3، کرمان 1-25-25-3 و مشهد 1-19-19-4 دارای ضریب همبستگی بیش از 91 درصد شد. اعتبارسـنجی مدل­های بارش نشان داد که شـبکه­های طراحی شـده برای پارامتر بارش در ایستگاه­های مشهد، شیراز و کرمان به ترتیب با خطای 4، 11 و 14 درصد، دارای بهترین عملکرد بوده­اند. در مجموع نتایج نشان می­دهند که استفاده از روش شبکه عصبی با درنظر گرفتن اطلاعات دمایی و رطوبتی، نتایج مناسبی برای توصیف فرآیند و ترکیب آن­ها در پیش­بینی، به­دست می­دهند.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

برآورد بارش به کمک شبکه عصبی مصنوعی با داده های هواشناسی غیربارشی در سه منطقه شیراز، مشهد و کرمان

عنصر بارش ماهیت آشوبناکی و تصادفی داشته و از این نظر دارای تغییرات ساختاری در زمان­های مختلف است. در این راستا به­دلیل عدم قطعیت­هایی که وجود دارد، نوسان­های زیادی در مقدار بارش ایجاد می­شود که پیش­بینی این کمیت مهم را با مشکل مواجه نموده است. در این مقاله با تکنیک مقیاس­بندی مجدد (r/s) و محاسبه نمای هرست (h) پیش­بینی­پذیری بارش در سه منطقه شیراز، کرمان و مشهد انجام شد. نمای هرست نشان داد که پا...

full text

ارزیابی دقت شبکه عصبی مصنوعی بازگشتی نارکس در پیش بینی بارش روزانه در استان کرمان

بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیات بشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاری از مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّ مهمی بر عهده دارد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی از جمله روشهای نوین م یّباش دّ ک هّ برای تخمین و پیشبینی پارامترها با استفاده از ارتباط ذاتی بین دادهه اّ توس عّه یا...

full text

مقایسه تأثیر وضعیت طاق باز و دمر بر وضعیت تنفسی نوزادان نارس مبتلا به سندرم دیسترس تنفسی حاد تحت درمان با پروتکل Insure

کچ ی هد پ ی ش مز ی هن ه و فد : ساسا د مردنس رد نامرد ي سفنت سرتس ي ظنت نادازون داح ي سکا لدابت م ي و نژ د ي سکا ي د هدوب نبرک تسا طسوت هک کبس اـه ي ناـمرد ي فلتخم ي هلمجزا لکتورپ INSURE ماجنا م ي دوش ا اذل . ي هعلاطم ن فدهاب اقم ي هس عضو ي ت اه ي ندب ي عضو رب رمد و زاب قاط ي سفنت ت ي هـب لاتـبم سراـن نادازون ردنس د م ي سفنت سرتس ي لکتورپ اب نامرد تحت داح INSURE ماجنا درگ ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 17  issue 43

pages  21- 40

publication date 2013-05-22

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023