تحلیل عدم قطعیت مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان در تخمین بارش

Authors

Abstract:

در این تحقیق سعی گردید، ترکیب ورودی و مدل مناسب برای تخمین بارش‌های شهرستان شاهرود تعیین گردد. برای رسیدن به این هدف از داده­های ماهانه هواشناسی شامل تبخیر، دما، رطوبت نسبی هوا، تابش­های خورشیدی، سرعت باد در دوره­ آماری 1342 تا 1394 و مدل­های شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان استفاده شده است. 75 درصد از داده­ها برای واسنجی و 25 درصد دیگر جهت اعتبارسنجی مدل­ها استفاده شده است. در این تحقیق از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه با تابع تانژانت سیگموئید و 1 تا 30 نرون در لایه پنهان و از مدل ماشین بردار پشتیبان با تابع کرنل پایه شعاعی جهت تخمین بارش‌های منطقه شهرستان شاهرود استفاده شده است. عملکرد هر یک از مدل­ها با استفاده از شاخص­های آماری مجذور میانگین مربعات خطا و ضریب همبستگی ارزیابی شده است و عدم قطعیت مدل­ها نیز به ­ازای دو پارامتر d-factor و p-factor تعیین گردیده است. با توجه به این که هر دو مدل عملکرد مناسبی در تخمین بارش داشته­اند، ولی مدل ماشین بردار پشتیبان با خطا و عدم قطعیت کمتری نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی، عملکرد بهتری در تخمین بارش شهرستان شاهرود داشته است. بنابراین مدل ماشین بردار پشتیبان می­تواند به ­عنوان یک مدل بسیار مناسب در تخمین بارش مورد استفاده قرار گیرد.  

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

مدل‌سازی مقاومت فشاری بتن غلتکی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، انفیس و ماشین بردار پشتیبان

امروزه از بتن غلتکی در ساخت سد‌ها و روسازی راه‌ها استفاده می‌شود و طی سال‌های اخیر استفاده از این نوع بتن به علت مزایایی چون کوتاه شدن زمان ساخت، در دسترس بودن مصالح مورد نیاز، عملکرد مناسب در نواحی سرد و عمر مفید طولانی گسترش یافته است. مهم‌ترین خاصیت مکانیکی بتن غلتکی، مقاومت فشاری می‌باشد که افزایش آن می‌تواند عملکرد این نوع بتن را بهبود بخشد. حساسیت بتن غلتکی به اجزای تشکیل‌دهنده آن سبب مشک...

full text

مدل سازی رواناب رودخانه صوفی چای با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی

Accurate simulation runoff process can have a significant role in water resources management and related issues. The inherent complexity of  this process makes difficult the use of physical and numerical models. In recent years, application of intelligent models is increased a powerful tool in hydrological modeling. The aim of this study was the application of the Gamma test to select the optim...

full text

مقایسه عملکرد ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی در برآورد ارتفاع آب معادل برف در حوضه آذربایجان شرقی

برف و برفاب در حوضه­های کوهستانی و مرتفع عامل مهم و کنترل­کننده رژیم جریان محسوب شده و به عنوان منبع اصلی تأمین آب نقش بسیار مهمی را ایفا می­نماید. به همین دلیل در مناطق کوهستانی هیدرولوژی برف اهمیت و ارزش زیادی دارد. علاوه بر این تخمین، شبیه­سازی و پیش­بینی جریان ناشی از ذوب برف و باران در زمینه­های مختلف دارای اهمیت و کاربرد می‌باشد که از جمله آن تأمین آب شرب، کشاورزی، صنعت و تفرجگاه­ها، تنظی...

full text

مقایسه مدلهای شبکه عصبی موجک، ماشین بردار پشتیبان و برنامه ریزی بیان ژن در تخمین میزان اکسیژن محلول در اب رودخانه ها

اکسیژن محلول در آب از موثرترین پارامترها در تعیین کیفیت آب رودخانه ها بوده و کنترل آن در رودخانه ها از مهم ترین عوامل توسعه منابع آب هر منطقه است. به همین دلیل در این پژوهش عملکرد مدلهای شبکه عصبی موجک، ماشین بردار پشتیبان و برنامه ریزی بیان ژن را جهت تخمین اکسیژن محلول در آب رودخانه کامبرلند واقع در ایالت تنسی مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور سری زمانی ماهانه شاخص DO رودخانه کامبرلند در طی...

full text

مقایسه روش‌های طبقه‌بندی ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی در استخراج کاربری‌های اراضی از تصاویر ماهواره‌ای لندست TM

Land use classification and mapping mostly use remotely sensed data. During the past decades, several advanced classification methods such as neural network and support vector machine (SVM) have been developed. In the present study, Landsat TM images with 30m spatial resolution were used to classify land uses through two classification methods including support vector machine and neural network...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 5  issue 1

pages  43- 50

publication date 2017-06

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023