تعیین اثر پیش پردازش داده بر عملکرد شبکۀ عصبی مصنوعی بهمنظور پیش بینی بارش ماهانه در شهرستان آباده
Authors
Abstract:
توابع تبدیل صورت میگیرد. در پژوهش حاضر با استفاده از اطلاعات میانگین بارش ماهانه، کمترین و بیشترین دما و رطوبت ایستگاه سینوپتیک شهرستان آباده در بازۀ زمانی 1355 تا 1392 بهصورت نرمالشده و خام بهعنوان ورودیهای شبکۀ پرسپترون چندلایه، بارش ماه آیندۀ شهرستان پیشبینی شد. برای نرمالسازی دادههای هواشناسی، پس از بررسی وجود داشتن یا نداشتن دادههای گمشده و پرت از سه روش نرمالسازی مینیمم‌ـ ماکزیمم، رتبهای و آمارۀ نرمال استاندارد استفاده شد. پس از بهدستآوردن بهترین ساختار شبکه با استفاده از آزمون و خطا برای هر روش از مقایسۀ بهترین ساختارهای هر روش با یکدیگر، روش مینیمم‌ـ ماکزیمم با ساختار شبکۀ سهلایه و تعداد 13 نورون در لایۀ پنهان با مقدار 92/0=R و 12/0=MSE در مقایسه با دیگر روشها بهعنوان بهترین روش انتخاب شد. نتایج آنالیز حساسیت انجامشده نیز نشان داد مدل به حذف پارامتر بیشترین رطوبت بیشتر از سایر پارامترها حساسیت نشان داد. پس از آن نیز دمای حداکثر بیشترین تأثیر را بر پیشبینی بارش داشت. همچنین مقایسۀ عملکرد شبکه با تعداد ورودیهای مختلف نشان داد شبکه با داشتن دو ورودی شامل کمترین دما و رطوبت با مقدار 13/0= MSE در مواقعی که کمبود داده وجود دارد نسبت بهتعداد پنج ورودی به نتیجۀ خوبی رسید.
similar resources
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...
full textپیش بینی بارش ماهانه در منطقه ایران با استفاده از ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی و فیلتر کالمن توسعه یافته
بارش باران یکی از مهمترین پدیده‌های جوّی است که بر زندگی بشر اثر می‌گذارد. پیشبینی بارش باران برای اهداف مختلفی مانند برنامه‌ریزی فعالیت‌های کشاورزی، پیش<st...
full textپیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (مورد: تهران)
گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...
full textارزیابی دقت شبکه عصبی مصنوعی بازگشتی نارکس در پیش بینی بارش روزانه در استان کرمان
بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیات بشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاری از مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّ مهمی بر عهده دارد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی از جمله روشهای نوین م یّباش دّ ک هّ برای تخمین و پیشبینی پارامترها با استفاده از ارتباط ذاتی بین دادهه اّ توس عّه یا...
full textپیش بینی دراز مدت میزان بارش (ماهانه و فصلی) با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
این پژوهش، روش شبکه های عصبی با الگوریتم پس انتشار خطا را برای پیش بینی بلند مدت بارندگی در مقیاس زمانی ماهانه و فصلی در ایران مورد بررسی قرار می دهد. در این راستا به منظور پیش بینی بلند مدت بارش در ماه های اکتبر تا مارس و فصول پاییز و زمستان، از داده های 14 ایستگاه سینوپتیکی کشور و همچنین، دو شاخص اقلیمی بزرگ مقیاس soi و nino3,4در بازه ی زمانی (2010 – 1960) به مدت 51 سال بهره گرفته شد. پروژه د...
My Resources
Journal title
volume 4 issue 1
pages 29- 37
publication date 2017-03-21
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023