تخمین تبخیر- تعرق گیاه مرجع درون گل‌خانه با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی
نویسندگان: ثبت نشده
چکیده مقاله:
امروزه شبکه‌های عصبی مصنوعی کاربرد بسیاری در مسائل مختلف مهندسی آب که رابطه و الگوی مشخصی بین عوامل مؤثر بر وقوع یک پدیده وجود ندارد، پیدا کرده‌اند. در این پژوهش جهت تخمین تبخیر- تعرق مرجع داخل گل‌خانه با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، از دادههای هواشناسی اندازه‌گیری شده داخل گل‌خانه و همچنین دادههای اندازه‌گیری شده خارج گل‌خانه استفاده گردید. در این پژوهش از شبکه‌های عصبی مصنوعی با ساختار پرسپترون چند لایه و الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا با یک لایه پنهان جهت تخمین تبخیر- تعرق گیاه مرجع استفاده شد. نتایج حاصل از این بررسی نشان داد که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان تبخیر- تعرق گیاه مرجع (0ET) را با دقت مناسبی تخمین زد. شبکه عصبی مصنوعی با ورودی‌های تابش خارج از جو، دمای حداقل و حداکثر اندازه‌گیری شده، ساعت آفتابی و فشار بخار واقعی محاسبه شده در داخل گل‌خانه با جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) برابر 1/1 میلی‌متر در روز بهترین نتیجه را جهت تخمین 0ET ارایه داد. این عمل برای دادههای خارج از گل‌خانه نیز انجام شد که شبکه‌های عصبی مصنوعی با دادههای ورودی دمای حداقل و حداکثر و ساعت آفتابی اندازه‌گیری شده در خارج از گل‌خانه با RMSE برابر 01/1 میلی‌متر در روز، بهترین نتیجه را جهت تخمین 0ET ارایه داد.
منابع مشابه
ارزیابی شبکه عصبی مصنوعی و مدل‌های فیزیکی تجربی تخمین تبخیر- تعرق گیاه مرجع در آب‌وهوای نیمه‌خشک
متن کامل
پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی RBF ،MLP SVM
تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم‌ترین مؤلفه‌ها در بهینه‌سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می‌تواند در پیش‌بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه‌ریزی کوتاه‌مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی MLP(پرسپترون چندلایه)، RBF (شبکه تابع پایه‌ای شعاعی)، SVM (ماشین بردار پشتیبان) در پیش‌بینی تبخیر-تعرق م...
متن کاملتخمین تبخیر و تعرق مرجع روزانه به کمک مدل درخت تصمیمM5 و شبکه عصبی مصنوعی
تعیین دقیق آب مصرفی گیاه باعث افزایش راندمان آبیاری و بهبود مدیریت آب در مزرعه را دنبال دارد. تبخیر و تعرق یک از اجزای اصلی چرخهی هیدرولوژی محسوب میشود و برآورد دقیق آن در مدیریت منابع آب نقش اساسی دارد. در این تحقیق به ارزیابی مدل درختی M5 و مدل شبکهی عصبی تحت شرایط مختلف حداقل دادهی اقلیمی در یک منطقهی خشک سرد پرداخته شد. دادههای مورد استفاده در این تحقیق شامل دمای حداقل و حداکثر، رطو...
متن کاملارزیابی کارآیی دو نرمافزار شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی تبخیر- تعرق گیاه مرجع
در این تحقیق، کارائی دو نرمافزارشبکه عصبی مصنوعی (ANN) در برآورد تبخیر-تعرق گیاه مرجع (ET0) بررسی گردید. بدین منظور از دادههای 2 سال لایسیمتری به عنوان ارقام شاهد برای ارزیابی استفاده شده و دو نرمافزار مرسوم NS وNW با قابلیت بهکارگیری آلگوریتمهای متفاوت، بهکار رفت. جهت ارزیابی اجرای دو نرمافزار برای آرایشها، قواعد یادگیری و توابع محرک مختلف، از شاخصهای آماری جذر میانگین مربعات خطا (RM...
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 16 شماره 1
صفحات 107- 121
تاریخ انتشار 2012-07-25
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