ارزیابی کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و بهینه سازی آن با روش الگوریتم ژنتیک در تخمین داده های بارش ماهانه (مطالعه موردی: منطقه کردستان)
- سال انتشار: 1389
- محل انتشار: فصلنامه علوم آب و خاک، دوره: 14، شماره: 51
- کد COI اختصاصی: JR_JWSS-14-51_003
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 305
نویسندگان
چکیده
برآورد توزیع مکانی بارش برای اجرای طرح های مطالعات منابع آب، خشک سالی، طرح های آمایش سرزمین، محیط زیست، آبخیزداری و طرح های جامع کشاورزی ضروری می-باشد. تغییرات زیاد مقدار بارش در نقاط مختلف، کمبود ایستگاه های اندازه گیری و پیچیدگی ارتباط بارش با پارامترهای اثرگذار بر آن، اهمیت توسعه روش های کارآمد را در برآورد توزیع مکانی بارش دو چندان می نماید. شبکه عصبی مصنوعی به عنوان یک روش نوین، در مدل سازی و پیش بینی فرآیندهایی که برای شناخت و توصیف دقیق آنها راه حل و رابطه صریحی وجود نداشته، موفق بوده است. این تحقیق با هدف بررسی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در برآورد مکانی بارش ماهانه انجام گرفت. بدین منظور شبکه عصبی با ساختار پرسپترون چند لایه برای تدوین مدل برآورد مکانی بارش در پنج ایستگاه سینوپتیک و باران سنجی، واقع در استان کردستان، به کارگرفته شد. برای طراحی ساختار مدل در هر ایستگاه، با تغییر پارامترهای قابل تنظیم، (شامل تابع انتقال، قانون آموزش، مقدار مومنتم، تعداد لایه پنهان، تعداد نرون لایه پنهان و تعداد الگوها)، شبکه های عصبی مختلف ساخته و اجرا شد. در هر مورد، ساختاری که کمترین مقدار جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) را داشت به عنوان مدل نهایی انتخاب گردید. از آنجا که انتخاب هر یک از پارامترهای متغیر شبکه عصبی مستلزم آزمون و خطاهای مکرر و در نتیجه آموزش تعداد زیادی شبکه با ساختار مختلف بود، از روش الگوریتم ژنتیک برای بهینه یابی این پارامترها استفاده شد و کارایی این روش در بهینه سازی شبکه عصبی بررسی گردید. نتایج نشان داد، شبکه عصبی در مدل سازی و برآورد مکانی بارش ماهانه از دقت بالایی برخوردار است. هم چنین تلفیق آن با الگوریتم ژنتیک، برای بهینه سازی شرایط اجرای شبکه عصبی، مثبت ارزیابی گردید و روش تلفیقی در اکثر موارد برتری خود را نسبت به اجرای شبکه عصبی بدون بهینه سازی نشان داد. دقیق ترین مدل در همه ایستگاه های مورد مطالعه، با استفاده از تابع انتقال سیگموئید و قانون آموزش لونبرگ مارکوارت حاصل گردید. در مدل های منتخب، مقدار ضریب تبیین (۲R) بین مقادیر خروجی مدل و داده های مشاهده شده در ایستگاه، برابر با ۸۶/۰، ۸۹/۰، ۹۴/۰، ۷۷/۰ و ۹۴/۰ به دست آمد.کلیدواژه ها
Precipitation, Artificial neural network, Genetic algorithm., بارش، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیکاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.