ارزیابی تبخیر و تعرق گیاه سیر در همدان با استفاده از مدل ای تجربی، شبکه های عصبی مصنوعی و لایسیمتر

ارزیابی شبکه عصبی مصنوعی و مدل‌های فیزیکی تجربی تخمین تبخیر- تعرق گیاه مرجع در آب‌وهوای نیمه‌خشک

مدل سازی تبخیر- تعرق گیاه پتانسیل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی با حداقل متغیرهای اقلیمی در ایستگاه سینوپتیک مشهد

مقایسه ضرایب تشت برآورد شده با استفاده از روش‌های تجربی، شبکه عصبی مصنوعی و عصبی- فازی در برآورد تبخیر و تعرق گیاه مرجع

در این تحقیق کارایی روش‌های متفاوت تجربی (کوینکا، اشنایدر، اورنگ، آلن و پرویت، مدل راگووانشی و والندر، اشنایدر اصلاح شده، پریرا) در مقایسه با شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و سامانه استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (ANFIS)در برآورد ضریب تشت رده A و تبخیر و تعرق گیاه مرجع، در یک اقلیم گرم و خشک مورد ارزیابی قرار گرفت. بدین‌منظور از آمار 10 ساله مربوط به اندازه‌گیری روزانه تبخیر از تشت استفاده شد. با توجه به ک...

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...

مقایسه مدل های شبیه سازی سیستم استنتاج تطبیقی عصبی– فازی و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین تبخیر و تعرق گیاه مرجع و تبخیر و تعرق گیاه سیر

در این تحقیق از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی مصنوعی (ann)، عصبی-فازی در قالب دو روش anfis و canfis و روش ترکیبی عصبی با الگوریتم ژنتیک (annga) برای مدل سازی تبخیر تعرق گیاه مرجع (et0) و گیاه سیر (etc) استفاده شد. نتایج به دست آمده از مدل های هوشمند با داده های سال های 1376 و 1377 لایسیمتر زهکش دار برای گیاه مرجع چمن و سال های 1387 و 1388 برای گیاه سیر واسنجی شد. داده های هواشناسی ...

مقایسه ضرایب تشت برآورد شده با استفاده از روش های تجربی، شبکه عصبی مصنوعی و عصبی- فازی در برآورد تبخیر و تعرق گیاه مرجع

در این تحقیق کارایی روش های متفاوت تجربی (کوینکا، اشنایدر، اورنگ، آلن و پرویت، مدل راگووانشی و والندر، اشنایدر اصلاح شده، پریرا) در مقایسه با شبکه عصبی مصنوعی (ann) و سامانه استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (anfis)در برآورد ضریب تشت رده a و تبخیر و تعرق گیاه مرجع، در یک اقلیم گرم و خشک مورد ارزیابی قرار گرفت. بدین منظور از آمار 10 ساله مربوط به اندازه گیری روزانه تبخیر از تشت استفاده شد. با توجه به کم...