مقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز رگرسیون در پیش بینی و برآورد حجم مقطوعات درختان در جنگل آموزشی-پژوهشی خیرود نوشهر
نویسندگان
چکیده مقاله:
استفاده از مدلهای تجربی آماری از روش های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روش‌های آماری بوده که می تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش فرض و دارای محدودیتهایی مانند نرمال بودن توزیع داده ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش های جدید مثل شبکه های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مقایسه عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی و تحلیل رگرسیون در پیش بینی و برآورد حجم کل مقطوعات است. بدین منظور تعداد 367 اصله درخت از درختان نشانه گذاری شده جنگل آموزشی پژوهشی خیرود انتخاب و مشخصه های قطر برابر سینه، قطر کنده، ارتفاع کنده، ارتفاع کل، طول صنعتی، حداقل قطر میانه گرده بینه، وضعیت درخت، نوع گونه و عوامل توپوگرافی مثل شیب، جهت، ارتفاع از سطح دریا با دقت زیاد اندازه گیری شد. از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) برای پیشبینی و از رگرسیون چند متغیره برای برآورد حجم کل مقطوعات استفاده شد. نتایج نشان داد شبکه عصبی نسبت به رگرسیون دارای 40 درصد دقت بالاتری در پیشبینی حجم کل مقطوعات است. مقایسه معیارهای ارزیابی بین شبکه MLP و رگرسیون گام به گام نشان داد که مقدار RMSE برای حجم کل مقطوعات در مدلسازی شبکه MLP، 1/411 مترمکعب و در رگرسیون چند متغیره 3/49 مترمکعب است. مقدار اختلاف حجم کل مدل و واقعی برای تحلیل رگرسیون 6/5 درصد و در شبکه عصبی 1/7 درصد بود. با توجه به نتایج، مقدار اختلاف برای مدل حاصل از شبکه عصبی مصنوعی کمتر از مدل رگرسیونی به دست آمد.
منابع مشابه
برآورد مشخصه تراکم درختان جنگل با استفاده از آنالیز زمین و شبکه عصبی مصنوعی
اثر متقابل بین منظر زمین و خصوصیات جنگل کاملاً ثابت شده است. بنابراین فرض قابل‌قبولی است که فاکتورهای منظر زمین در یک منطقه جنگلی در ایجاد خصوصیات جنگل نقش تعیین‌‌کننده‌ای دارند. اگرچه پژوهش‌های گذشته روابط کاملاً قطعی بین خصوصیات جنگل و عوامل محیطی را شناسایی کرده‌اند، اما تاکنون مدل مناسبی برای شرح این خصوصیات ارائه نشده است. استفاده از مدلهای رقومی زمین و مشخصه‌های قابل استخراج از آن می‌تواند...
متن کاملبرآورد تنوع گونه‌ای درختان در اشکوب‌های مختلف جنگلی (مطالعه بخش پاتم، جنگل آموزشی و پژوهشی خیرود)
هدف از مطالعه حاضر، بررسی تنوع گونه‌های درختی در یک منطقه جنگلی است که در آن هیچ گونه عملیات مدیریتی انجام نگرفته و معرفی شناساگر‌های محاسبه شده به عنوان سنجه و همچنین مقایسه شناساگر‌های مختلف اندازه‌گیری تنوع گونه‌ای است. به منظور اندازه‌گیری شناساگر‌های تنوع گونه‌ای، شبکه آماربرداری به ابعاد 100 در 75 متر طراحی شد و قطعات نمونه 1000 مترمربعی و دایره‌ای شکل در منطقه مور دنظر پس از تصحیح شیب پ...
متن کاملمقایسه دقت پیش بینی شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک دو متغیره در تشخیص همزمان بیماری فشارخون و دیابت
Background : Diabetes and hypertension are from important non-communicable diseases in the world and their prevalence are very important for health authorities. The objective of this study was to compare the predictive precision of joint logistic regression (LR) and artificial neutral network (ANN) in concurrent diagnosis of diabetes and hypertension. Methods : This cross-sectional study wa...
متن کاملکاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه در برآورد تراکم جنگل در جنگل-های باغان مریوان
مطالعه و مدلسازی ویژگی‌های کمی جنگل به‌منظور هدایت اکوسیستم به‌سوی اهداف ایده‌آل و اجرای اقدامات حفاظتی و احیایی از اقدامات مهم به شمار می‌آید. در پژوهش پیش‌رو برآورد مشخصه‌های تعداد در هکتار درختان و تاج‌پوشش جنگل که معرف تراکم در اکوسیستم طبیعی جنگل می‌باشند، با استفاده از مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل شبکه عصبی مصنوعی، به کمک داده‌های توپوگرافی، خاکشناسی، اقلیمی و استفاده از داده‌های سنجش...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 71 شماره 2
صفحات 117- 126
تاریخ انتشار 2018-08-23
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023