تحلیل خشکسالی هواشناسی با استفاده از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات- شبکههای عصبی مصنوعی بر مبنای شاخص MSPI
نویسندگان
چکیده مقاله:
پدیده خشکسالی یکی از بلایای طبیعی میباشد که احتمال وقوع آن در تمام مناطق اقلیمی امکانپذیر است و در هر منطقهای که روی میدهد، باعث ایجاد آسیبهای جدی در محیط زیست و زندگی انسانها میشود. بنابراین، پیشبینی این پدیده مضر، میتواند تأثیر قابل توجهی در مدیریت منابع آب داشته باشد و آثار مخرب آن را تا حد امکان کاهش دهد. در این مطالعه، ابتدا با استفاده از شاخص بارندگی استانداردشده چند متغیره (MSPI)، مشخصههای خشکسالی در حوضه آبریز لیقوانچای بهدست آمد و سپس از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) جهت پیشبینی شاخص فوق استفاده گردید. جهت آموزش شبکههای عصبی مصنوعی و تخمین بهینه وزنهای آن، الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) بهکار برده شد و عملکرد آن با الگوریتم پس انتشار خطا (BP) مورد مقایسه قرار گرفت. در این راستا سناریوها و ساختارهای مختلفی در نظر گرفته شد و سپس با استفاده از آزمونهای نیکوئی برازش، میزان دقت هر یک از آنها محاسبه گردید. نتایج حاصل، برتری مدل ANN-PSO نسبت به مدل ANN-BP در پیشبینی خشکسالی را نشان داد.
منابع مشابه
بررسی و تحلیل خشکسالی هواشناسی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی در استان تهران
خشکسالی به عنوان یکی از بزرگ ترین بلایای طبیعی بشمار می آید، چه، تاثیر آن بر جوامع بشری بیش تر از دیگر بلایای طبیعی است. مطالعه در زمینه ی خشکسالی نقشی بسیار مهم در برنامه‌ریزی‌ها و مدیریت منابع آب دارد. هدف این مقاله، تحلیل و بررسی خشکسالی بر اساس داده‌های بارندگی سالانه در استان تهران با استفاده از آلگوریتم بدون فراسنج تحلیل مکانی شبکههای عصبی (SANN) میباشد. داده‌های بهنجارسازی و معیار شده ...
متن کاملاستفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات و شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی خشکسالی
پدیده خشکسالی یکی از بلایای طبیعی می باشد که احتمال وقوع آن در تمام مناطق اقلیمی امکان پذیر است و در هر منطقه ای که روی می دهد، باعث ایجاد آسیب های جدی در محیط زیست و زندگی انسان ها می شود. بنابراین پیش بینی این پدیده مضر، می تواند تاثیر قابل توجهی در کنترل و مدیریت منابع آب داشته باشد و آثار مخرب آن را تا حد امکان کاهش دهد. برای انجام این منظور، ابتدا با استفاده از شاخص بارندگی استاندارد شده ...
بررسی و تحلیل خشکسالی هواشناسی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در استان تهران
خشکسالی به عنوان یکی از بزرگ ترین بلایای طبیعی بشمار می آید، چه، تاثیر آن بر جوامع بشری بیش تر از دیگر بلایای طبیعی است. مطالعه در زمینه ی خشکسالی نقشی بسیار مهم در برنامه ریزی ها و مدیریت منابع آب دارد. هدف این مقاله، تحلیل و بررسی خشکسالی بر اساس داده های بارندگی سالانه در استان تهران با استفاده از آلگوریتم بدون فراسنج تحلیل مکانی شبکه های عصبی (sann) می باشد. داده های بهنجارسازی و معیار شده ...
متن کاملپیشبینی مدول برجهندگی خاک‌های ریزدانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و سیستم استنتاج تطبیقی عصبی-فازی بهینه‌سازی‌شده با الگوریتم ازدحام ذرات
مدول برجهندگی خاک بستر ازجمله پارامترهای بسیار مهم در تحلیل و طراحی روسازی است. این پارامتر هم در روش‌های تجربی (مانند اشتو 1993) و هم در روش‌های مکانیستیک-تجربی (مانند MEPDG) به عنوان اصلی‌ترین پارامتر برای بیان مقاومت و خصوصیات مکانیکی خاک بستر مورداستفاده قرار می‌گیرد. برای تعیین این پارامتر نیاز است تا آزمایش بارگذاری سه محوری دینامیک تحت تنش‌های محدود‌کننده و تنش‌های انحرافی مختلف بر روی ...
متن کاملپیشبینی قیمت برق با تأکید بر جهش‌های قیمت با استفاده از ترکیب شبکۀ عصبی-فازی با الگوریتم بهینۀ ازدحام ذرات
پس از تجدید ساختار بازار برق، مطالعات بسیاری به‌منظور افزایش کارایی سیستم قدرت و سوددهی سرمایه‌گذاران، به‌ویژه در بحث طراحی سیستم‌های جدید و قیمت انرژی انجام شد. سود سرمایه‌گذاری میتواند با بستن قراردادهای بهتر یا پیشنهاددهی قیمت مناسب برای خریدوفروش انرژی الکتریکی افزایش یابد. به‌طوری‌که برای رسیدن به این موارد باید قیمت برق به‌طور دقیق پیشبینی شود. هدف اصلی این پژوهش، پیشبینی قیمت برق در ب...
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 28 شماره 2
صفحات 107- 120
تاریخ انتشار 2018-06-22
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