مقایسه مدل های رگرسیون چند متغیره خطی و شبکه های عصبی مصنوعی برای برآورد عملکرد گندم دیم در مناطقی از زاگرس مرکزی

نویسندگان

  • احمد جلالیان گروه خاکشناسی دانشگاه آزاد واحد خوراسگان، خوراسگان، ایران
  • امیر احمد دهقانی گروه مهندسی آبیاری، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
  • عبدالمحمد محنت کش بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی چهارمحال و بختیاری ، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شهرکرد، ایران
چکیده مقاله:

با توجه به اهمیت گندم در تغذیه انسان و سطح زیر کشت وسیع این محصول به صورت دیم در ایران، این پژوهش با هدف ارزیابی کارایی مدل­های رگرسیون چند متغیره خطی و شبکه­های عصبی مصنوعی برای پیش­بینی عملکرد دانه و زیست­توده گندم دیم (رقم سرداری)، در یک بررسی دو ساله اجرا شد. در دو منطقه از زاگرس مرکزی، 202 نقطه نمونه­برداری تحت کشت گندم دیم و در اجزای مختلف شیب شامل قله شیب، شانه شیب، شیب پشتی، پای شیب و انتهای شیب انتخاب شد. در زمان برداشت گندم، از این نقاط نمونه خاک و نمونه عملکرد گندم جمع­آوری شد. ویژگی­های اولیه و ثانویه پستی و بلندی در هر نقطه، از مدل­های رقومی ارتفاع استخراج و از داده­های هواشناسی دو منطقه استفاده شد. 54 خصوصیت مختلف خاک، پستی و بلندی، بارندگی و مدیریت به عنوان ورودی­های هر مدل و عملکرد دانه و زیست­توده گندم به عنوان خروجی­های هر دو مدل در نظر گرفته شد. ضرایب تبیین مدل­های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره خطی به ترتیب برای پیش­بینی عملکرد دانه برابر 84 و 15درصد و برای پیش­بینی زیست­توده هوایی برابر 76 و 6 درصد بود. ریشه دوم میانگین مربعات خطای (RMSE) این مدل­ها نیز به ترتیب در پیش­بینی عملکرد دانه برابر 033/0 و 092/0 و در پیش­بینی زیست­توده برای شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره خطی به ترتیب برابر 037/0 و 102/0 بود. نتایج نشان از توانایی بهتر شبکه ­های عصبی مصنوعی نسبت به رگرسیون چند متغیره خطی در برآورد عملکرد دانه و زیست­توده گندم دیم در مناطق مورد مطالعه داشت.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

کاربرد 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 کامل

پیش بینی عملکرد گندم دیم با استفاده از رگرسیون چند متغیره و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: استان گلستان )

پیش بینی به موقع و دقیق پیش از برداشت محصولات زراعی هم¬چون گندم، می تواند در برنامه ریزی از جمله در قیمت گذاری، صادرات، واردات، انبارداری و تامین به موقع محصولات زراعی مفید باشد. از آنجائی¬که عملکرد گندم دیم علاوه بر خصوصیات ژنتیکی رقم، تابع رویدادهای اقلیمی می باشد لذا هدف از این تحقیق، تعیین مدلی است تا بتواند عملکرد گندم دیم را پیش از برداشت با استفاده از پارامترهای اقلیمی پیش بینی کند. در ا...

15 صفحه اول

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 کامل

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 کامل

مقایسه 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 کامل

منابع 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 5  شماره 2

صفحات  119- 133

تاریخ انتشار 2016-11-21

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023