مقایسه روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره در پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش، مطالعه موردی: حوضه ونک، استان اصفهان
نویسندگان
چکیده مقاله:
زمین‌لغزش‌ها از مهمترین خطرات طبیعی هستند که نه تنها زندگی انسان را به خطر می‌اندازند، بلکه باعث ایجاد بار اقتصادی برای جامعه می‌شوند. با توجه به اهمیت تشخیص مناسب‌ترین روش برآورد صحیح خطر زمین‌لغزش، در این پژوهش میزان کارایی دو روش شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چندمتغیره مقایسه شد. بدین منظور ابتدا با استفاده از عکس‌های هوایی، تصاویر ماهواره‌ای، نقشه‌های زمین‌شناسی و بررسی‌های میدانی نقشه پراکنش زمین‌لغزش‌ها تهیه شد. همچنین، با استفاده از بررسی‌های میدانی و مرور مطالعات انجام شده اقدام به بررسی و تعیین نه پارامتر موثر در رخداد زمین‌لغزش شامل لیتولوژی، کاربری اراضی، شیب، جهت شیب، ارتفاع، بارش، فاصله از گسل، فاصله از جاده و تراکم شبکه زهکشی شد. پس از تهیه لایه‌های اطلاعاتی با استفاده از GIS و وزن‌دهی به عوامل موثر، با استفاده از نقشه پراکنش زمین‌لغزش، اقدام به تهیه نقشه‌های پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره شده و نتایج مورد ارزیابی قرار گرفت. با توجه به اینکه برای ارزیابی مدل نمی‌توان از همان لغزش‌هایی استفاده نمود که در پهنه‌بندی استفاده شده‌اند، لذا، از بین نقاط لغزشی، 70 درصد (140 عدد) برای اجرای مدل و 30 درصد (60 عدد) برای ارزیابی مدل‌ها مورد استفاده قرار گرفت. مقادیر شاخص‌های مجموع کیفیت (QS) و دقت (P) به‌ترتیب برای روش شبکه عصبی (0.15 و 0.08) و برای روش رگرسیون چند متغیره (0.14 و 0.05) بوده که این نتایج بیانگر تناسب بیشتر نتایج مدل شبکه عصبی در پهنه‌بندی منطقه مورد مطالعه می‌باشد. بدین ترتیب با انتخاب بهترین روش پهنه‌بندی، می‌توان به نقشه پهنه‌بندی خطر قابل اعتماد و نتایج مطلوب‌تری دست یافت.
منابع مشابه
مقایسه عملکرد شبکه عصبی و رگرسیون چند متغیره در تخمین قیمت مسکن (مطالعه موردی: شهر اهواز)
مسکن همواره نیازی اساسی در جامعه تلقی می‌گردد. بازار مسکن طی سال‌های گذشته یکی از پرنوسان-ترین بخش‌های اقتصاد کشور ایران بوده است. از آنجایی که نغییرات بخش مسکن تاثیر فراوانی بر سایر بخش‌های اقتصاد دارد بنابراین یکی از نیازهای قابل توجه در امر مسکن، پیش‌بینی دقیق قیمت این کالا می-باشد. در این راستا در پژوهش حاضر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه، مدلی برای پیش‌بینی قیمت مسکن در ش...
متن کاملمقایسه عملکرد شبکه عصبی و رگرسیون چند متغیره در تخمین قیمت مسکن (مطالعه موردی: شهر اهواز)
مسکن همواره نیازی اساسی در جامعه تلقی می‌گردد. بازار مسکن طی سال‌های گذشته یکی از پرنوسان-ترین بخش‌های اقتصاد کشور ایران بوده است. از آنجایی که نغییرات بخش مسکن تاثیر فراوانی بر سایر بخش‌های اقتصاد دارد بنابراین یکی از نیازهای قابل توجه در امر مسکن، پیش‌بینی دقیق قیمت این کالا می-باشد. در این راستا در پژوهش حاضر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه، مدلی برای پیش‌بینی قیمت مسکن در ش...
متن کاملمقایسه روش‌های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون چند متغیره در پیش‌بینی برخی خصوصیات خاک (مطالعه موردی: استان گلستان)
با توجه به مشکلات اندازه‌گیری مستقیم برخی از ویژگی‌های خاک، در سال‌های اخیر از روش‌های غیر مستقیم برای برآورد این خصوصیات استفاده می‌شود. بدین منظور، در این پژوهش140 نمونه جمع آوری شده از منطقه گرگان مورد آزمایش قرار گرفته و فراوانی نسبی ذرات، کربن آلی، درصد رطوبت اشباع و آهک به عنوان ویژگی‌های زودیافت و نقطه پژمردگی، ظرفیت زراعی، ظرفیت تبادل کاتیونی و وزن مخصوص ظاهری به عنوان ویژگی‌های دیریافت...
متن کاملمقایسه مدل های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره در تخمین تغییرات کیفی آب زیرزمینی (مطالعه موردی: آبخوان کاشان)
مجاورت آبخوان کاشان با جبهه آب شور دریاچه نمک، باعث ایجاد شیب هیدرولیکی و درنتیجه پیشروی آب شور به داخل آبخوان شده است. در این پژوهش با توجه به وضعیت موجود، شبیهسازی کیفی آب زیرزمینی دشت کاشان با استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی (شامل پرسپترون چندلایه و تابع شعاعی) و رگرسیون چند متغیره انجام شد. برای این منظور ابتدا اقدام به تعیین تیپ غالب آب منطقه شد و سپس اقدام به مدلسازی شد. نتایج حاص...
متن کاملمقایسه مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره در پیش‌بینی درصد پوشش درمنه کوهی از روی برخی خصوصیات خاک
متن کامل
مقایسه روش های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون چند متغیره در پیش بینی برخی خصوصیات خاک (مطالعه موردی: استان گلستان)
با توجه به مشکلات اندازه گیری مستقیم برخی از ویژگی های خاک، در سال های اخیر از روش های غیر مستقیم برای برآورد این خصوصیات استفاده می شود. بدین منظور، در این پژوهش140 نمونه جمع آوری شده از منطقه گرگان مورد آزمایش قرار گرفته و فراوانی نسبی ذرات، کربن آلی، درصد رطوبت اشباع و آهک به عنوان ویژگی های زودیافت و نقطه پژمردگی، ظرفیت زراعی، ظرفیت تبادل کاتیونی و وزن مخصوص ظاهری به عنوان ویژگی های دیریافت...
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 9 شماره 4
صفحات 451- 464
تاریخ انتشار 2017-12-22
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