مدلسازی هدایت هیدرولیکی اشباع خاک بوسیله شبکه های عصبی مصنوعی در خاک های استان گیلان

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی برای برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع از ویژگی های زودیافت خاک

ارزیابی مدل‌های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع خاک در مازندران

هدایت هیدرولیکی اشباع یکی از خصوصیات مهم هیدرولیکی در علوم مرتبط با آب، خاک و کشاورزی می­باشد که در مدلسازی حرکت املاح و آب در خاک بسیار اهمیت دارد.اندازه­گیری آزمایشگاهی و صحرایی آن دشوار، وقت‌گیر و پرهزینه بوده و امکان شناسایی تغییرپذیری مکانی و زمانی آن در مقیاس وسیع عملا وجود ندارد.امروزه با استفاده از روش­های غیرمستقیم مانند توابع انتقالی می­توان آن را با دقت بالایی برآورد نمود. پژوهش حاضر...

کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی هدایت هیدرولیکی اشباع با استفاده از پارامترهای فیزیکی خاک

ویژگی­های هیدرولیکی خاک همچون هدایت هیدرولیکی اشباع و غیراشباع در مطالعات زیست محیطی نقش مهمی را ایفا می­نمایند.  از آنجائی­که اندازه­گیری مستقیم این قبیل ویژگی­های هیدرولیکی خاک امری وقت­گیر و هزینه­بر است روش­های غیرمستقیمی چون توابع انتقالی و شبکه­های عصبی مصنوعی بر مبنای پارامترهای سهل الوصول خاک توسعه یافته­اند.  در این خصوص در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی به­ منظور تخمین هدایت هیدرولیک...

کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی هدایت هیدرولیکی اشباع با استفاده از پارامترهای فیزیکی خاک

ویژگی­های هیدرولیکی خاک همچون هدایت هیدرولیکی اشباع و غیراشباع در مطالعات زیست محیطی نقش مهمی را ایفا می­نمایند.  از آنجائی­که اندازه­گیری مستقیم این قبیل ویژگی­های هیدرولیکی خاک امری وقت­گیر و هزینه­بر است روش­های غیرمستقیمی چون توابع انتقالی و شبکه­های عصبی مصنوعی بر مبنای پارامترهای سهل الوصول خاک توسعه یافته­اند.  در این خصوص در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی به­ منظور تخمین هدایت هیدرولیک...

مقایسه مدل‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی و رگرسیون آماری برای پیش‌بینی هدایت هیدرولیکی اشباع خاک

هدایت هیدرولیکی اشباع خاک (Ks) از جمله مهمترین خصوصیات فیزیکی و هیدرولیکی مورد نیاز در مدل‌سازی‌های آب-خاک است. به‌علت وقت‌گیر و پرهزینه بودن ذاتی اندازه‌گیری Ks، برآورد آن از خصوصیات فیزیکی و شیمیایی اولیه، ارزان و سهلل‌الوصول اندازه‌گیری‌شده خاک اهمیت بسیار زیادی دارد. در دو دهه اخیر، گسترش روش‌های برآورد تحت عنوان توابع انتقالی، که از متغیرهای کمکی سهلل‌الوصول بهره می‌گیرند، نقطه عطفی در مطا...

ارزیابی روش غیرپارامتریک k- نزدیکترین همسایه و سیستم‌های شبکه عصبی مصنوعی برای برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع خاک

هدایت هیدرولیکی اشباع خاک از مهم ترین ویژگی های فیزیکی خاک است لیکن در بیشتر موارد به علت محدودیت‌های عملی و یا هزینه‌ای، اندازه‌گیری آن با دشواری همراه است. در این پژوهش مدل‌های مختلف شبکه های عصبی مصنوعی با نوعی از الگوریتم‌های غیرپارامتریک از نوع یادگیرنده‌های تنبل موسوم به k-نزدیکترین همسایه، برای تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع خاک از روی داده‌های سهل‌الوصول خاک، مورد مقایسه قرار گرفت. در این ...