مدل سازی منطقه ای tec با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مدل چند جمله ای در ایران
Abstract
در این مقاله از یک شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون 3 لایه با 5 نرون در لایه مخفی جهت مدلسازی مقدار محتوای الکترون لایه یونوسفر (tec) استفاده شده است. بدین منظور از 25 ایستگاه gps شبکه ژئودینامیک کشور ایران در محدوده عرض جغرافیایی 24 الی 40 درجه و طول جغرافیایی 44 الی 64 درجه استفاده گردیده است. ارزیابی نتایج بدست آمده از شبکه عصبی مصنوعی مدلسازی شده برای این منطقه توسط 1 ایستگاه تست gps که مقادیر محتوای الکترونی آن از قبل در دست بوده انجام گرفته است. به دلیل اینکه ایستگاه مورد نظر مجهز به دستگاه اندازه گیری مستقیم دانسیته الکترونی بوده (دستگاه یونوسوند) و بصورت مستقل می توان در موقعیت آن ایستگاه مقدار محتوای الکترونی را با دقت و صحت بالا بدست آورد، از این ایستگاه برای تست نتایج استفاده شده است. مینیمم خطای نسبی بدست آمده از این ارزیابی 73/0 درصد و ماکزیمم خطای نسبی66/34 درصد می باشد. همچنین جهت ارزیابی کارائی شبکه های عصبی مصنوعی در برآورد مقدار محتوای الکترون یونوسفر، در این مقاله از یک چندجمله ای مرتبه 3 با 11 ضریب جهت مدلسازی tec استفاده شده است. مقایسه مقادیر خطای نسبی محاسبه شده برای مدل چندجمله ای با مقادیر خطای نسبی بدست آمده برای شبکه عصبی، حاکی از برتری این روش نسبت به مدل چندجمله ای در برآورد مقدار محتوای الکترون لایه یونسفر در این منطقه است. تعداد نرونهای لایه مخفی در شبکه عصبی و نیز مرتبه و تعداد ضرایب چند جمله ای مورد استفاده در این مقاله بر اساس آزمون و خطا و با در نظر گرفتن مینیمم خطای نسبی برای نتایج تعیین شده است.