تحلیل دقت و عدم قطعیت مدل شبکه‌ عصبی مصنوعی در پیش‌بینی عملکرد زعفران در خراسان جنوبی مبتنی بر داده‌های اقلیمی

با توجه به حساسیت عملکرد زعفران و تأثیرپذیری آن از پارامترهای اقلیمی و خاصیت غیرخطی توابع عملکرد گیاهی، در این تحقیق پیش­بینی و تحلیل عدم­ قطعیت مدل شبکه عصبی مصنوعی در تخمین عملکرد زعفران انجام شد. بردار ورودی مدل از بین 37 مؤلفه مختلف، بر اساس استراتژی همبستگی و تحلیل تورم واریانس بهینه‌سازی شد و مدل با معماری 1-2-4-11 با تابع فعال‌سازی سیگموئید در مراحل سه­گانه آموزش و آزمایش و ارزیابی عملکرد برتری را نشان داد. مقادیر پارامترهای MAE و RMSE مدل شبکه عصبی مصنوعی در مرحله یادگیری برابر 3/0 و 5/0 و در مرحله آزمایش به­ترتیب 7/0 و 1 حاصل شد. نتایج تحلیل عدم قطعیت مونت­کارلو بر مبنای 1000 نمونه­گیری بدون جایگذاری، بر اساس فاکتورهای d-factor, 95% PPU, R2 بیانگر پهنای باند اطمینان مطلوب پیش­بینی­ها بود و الگو­های عمومی و کلی تغییرات عملکرد زعفران را به‌خوبی پیش­بینی نمود. متوسط ضریب R2 مدل در مرحله آموزش و آزمایش بر اساس 1000 شبیه­سازی مونت‌کارلو به­ترتیب 92/0 و 58/0 بود که برای مدل­های عملکرد گیاهی مبتنی بر داده­های اقلیمی دارای معنی­داری در سطح 1% است. با این­حال در شرایط حدی و مرزی، احتمال بروز وقایعی خارج از باند پیش­بینی 95 درصد وجود داشته و لزوم توجه به شرایط مدیریت تغذیه، کود، خاک و آب مزارع در مدل­های هوشمند پیش­بینی عملکرد را نشان می­دهد. بر اساس نتایج پژوهش حاضر برنامه­ریزان به­جای مواجهه با یک رقم به‌عنوان پیش­بینی، ترکیب این رقم و باند اطمینان را در اختیار داشته و می­توانند تصمیمات واقع­بینانه­تری اتخاذ نمایند.