ارزیابی کارایی شبکههای عصبی مصنوعی در مدلسازی زمان وینچینگ Timber Jack 450 C
نویسندگان
چکیده مقاله:
برآورد تولید تجهیزات جنگلی بخش مهمی از مدیریت هزینه‌ها در یک واحد جنگلداری است که با کاهش هزینههای عملیات همراه است. به عبارت دیگر، هزینههای بالای سرمایه‌گذاری در بهره‌برداری از جنگل دلیل خوبی برای تحقیقات مهندسی جنگل و همچنین مدلسازی زمان است. در این مطالعه از یکی از زیرمجموعه‌‌های هوش مصنوعی، که شبکههای عصبی مصنوعی نامیده می‌شود، به منظور مدلسازی زمان وینچینگ Timber Jack 450C، در جنگل‌های نکاچوب استفاده شد. برای جمع‌آوری داده‌های زمان وینچینگ روش مطالعة زمانی پیوسته به کار رفت. هم‌زمان با اندازه‌گیری زمان وینچینگ، عوامل مؤثر بر زمان وینچینگ‌ـ مانند شیب وینچینگ، فاصلة وینچینگ، تعداد بینه در هر نوبت وینچینگ، و حجم بار در هر نوبت وینچینگ‌ـ نیز بررسی شد. برای مدلسازی زمان وینچینگ، به کمک شبکههای عصبی مصنوعی، از دو شبکة عصبی پرسپترون چندلایه و تابع شعاع مدار استفاده شد. همچنین، به منظور مقایسة دقت شبکة عصبی مصنوعی با روش رایج رگرسیون، به کمک تحلیل رگرسیون، مدل ریاضی پیشبینی زمان وینچینگ تهیه شد. نتایج نشان داد شبکة عصبی RBF در مقایسه با شبکة MLP در پیشبینی زمان وینچینگ دقت بیشتری دارد. در هر دو شبکه متغیر فاصلة بینه تا مرکز مسیر چوب‌کشی بیشترین اهمیت را داشت. همچنین، مقایسة نتایج روش رگرسیون و شبکة عصبی نشان داد شبکههای عصبی مصنوعی دقت بیشتر و خطای کمتری در برآورد زمان وینچینگ دارند.
منابع مشابه
پیشبینی کارایی به کمک تأثیرپذیری غیرخطی از تأخیرهای زمانی در تحلیل پوششی داده‌ها با شبکههای عصبی مصنوعی
هدف: یکی از شیوه‌های مرسوم ارزیابی کارایی هر سازمان یا بنگاه، مقایسه آن با سایر رقبا یا نمونه‌های متناظر آن است. با این حال، در برخی پژوهش‌ها به سنجش کارایی یک واحد در مقایسه با خود در مرور زمان پرداخته شده و روند عملکرد یک واحد نسبت به گذشته خود ارزیابی شده است. هدف پژوهش جاری، پیشبینی کارایی یک واحد با استفاده از سری‌های زمانی عملکرد گذشته آن است. روش: این پژوهش به کمک مدل SBM و با استفاده ا...
متن کاملمدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...
متن کاملارزیابی کارایی مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی در تخمین عملکرد محصول زعفران بر اساس پارمترهای اقلیمی
زعفران به عنوان با ارزش ترین محصول کشاورزی و دارویی جهان جایگاه ویژه ای در بین محصولات صنعتی و صادراتی ایران دارد. در حال حاضر ایران بزرگترین تولیدکننده و صادرکننده زعفران در جهان است، بطوریکه بیش از 7/93 درصد تولید جهانی این محصول گران بها به ایران اختصاص دارد، اما علیرغم قدمت کشت زعفران و ارزش افزوده این محصول در مقایسه با بسیاری از محصولات زراعی رایج در کشور سهم کمتری از فناوری های نوین را ب...
متن کاملارزیابی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی میزان هدایت الکتریکی رودخانه زرینه رود
جهت بررسی کیفیت آب رودخانه زرینه رود تعداد 16 ایستگاه نمونه گیری انتخاب گردیده و بر روی نمونه ها آزمایشات مربــوط به پارامتر های درجه حرارت، قلیاییت، pH ، هدایت الکتریکی، اکسیژن محلول و آنیون ها و کاتیون های اصلی انجام پذیرفت. با مشخص شدن نتایج آزمایشات فیزیکی و شیمیایی و ایجاد ارتباط همبستگی به روش پیرسون، پارامتر های وابسته به پارامتر هدایت الکتریکی با در نظر گرفتن حداقل قیمت آزمایشات به عنوا...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 68 شماره 4
صفحات 757- 769
تاریخ انتشار 2015-12-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023