آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

نویسندگان

یوسف قویدل رحیمی

چکیده

چکیده در این تحقیق ، داده های مربوط به ناهنجاری های دمایی کره زمین و بارش متوسط سالانه ایستگاه جلفا در طی دوره آماری 2003-1960 استفاده شده است. روش های اصلی به کار گرفته شده در این مطالعه، عبارت از: روش تعیین ضریب همبستگی پیرسون، تحلیل مولفه روند سری های زمانی، رگرسیون خطی ساده و شبکه های عصبی مصنوعی. نتایج حاصل از کاربرد و تحلیل همبستگی پیرسون، نشان دهنده همبستگی منفی و معکوس معنی داری بین بارش سالانه جلفا و ناهنجاری های دمایی کره زمین است. این، بدان معنی است که غالباً با منفی شدن ناهنجاری های دمایی کره زمین بارش سالانه جلفا افزایش یافته، ترسالی به وقوع می پیوندد و برعکس، با مثبت شدن ناهنجاری های دمایی کره زمین، متوسط بارش سالانه جلفا کاهش یافته، خشکسالی به وقوع می پیوندد. تحلیل مؤلفه روند بلند مدت سری های زمانی نشان می دهد که در طول دوره آماری از بارش متوسط سالانه جلفا کاسته می شود، اما روند ناهنجاری های دمایی کره زمین روندی افزایشی دارد. با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، ارتباط بارش متوسط سالانه جلفا با گرمایش جهانی شبیه سازی شده است. نتایج حاصل از کاربرد روش های مختلف در این مطالعه نشان می دهد که روش شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با روش های رگرسیون خطی ساده روش شبیه سازی بهتر و دقیق تری است. روش های مختلف شبکه های عصبی مصنوعی به کار گرفته شده در این مطالعه نشان داد که روش پرسپترون چند لایه، با چهار لایه مخفی و الگوریتم آموزش پس انتشار، دارای قابلیت بسیار عالی در پیش بینی همبستگی بین سری هاست.

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

آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری‌های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

چکیده در این تحقیق ، داده‌های مربوط به ناهنجاری‌های دمایی کره زمین و بارش متوسط سالانه ایستگاه جلفا در طی دوره آماری 2003-1960 استفاده شده است. روش‌های اصلی به کار گرفته شده در این مطالعه، عبارت از: روش تعیین ضریب همبستگی پیرسون، تحلیل مولفه روند سری‌های زمانی، رگرسیون خطی ساده و شبکه‌های عصبی مصنوعی. نتایج حاصل از کاربرد و تحلیل همبستگی پیرسون، نشان دهنده همبستگی منفی و معکوس معنی داری بین بار...

متن کامل

بررسی تغییرات زمانی بارش در استان همدان با استفاده از مدلهای آماری و شبکه عصبی مصنوعی

تغییر اقلیم یکی از معضلهای کنونی جامعه بشری است و تهدید و بلای سیاره زمین به شمار میآید افزایش دمای کره زمین سبب تغییرات ژرف و وسیع در اقلیمهای زمین شده و باعثبروز تغییراتی در زمان و مکان بارش می شود که آسیبهای بسیاری را خصوصاً در دهه اخیر وارد کرده است. در این راستا این پژوهش با شناخت تغییرات و روند فصل و دوره بارش در گذشته به الگوهای مؤثر بارش در بازههای مختلف زمانی میپردازد و پیش بینی تغییرات...

متن کامل

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید


عنوان ژورنال:
جغرافیا و برنامه ریزی محیطی

جلد ۲۱، شماره ۲، صفحات ۶۵-۸۲

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023