پیش بینی بارش اصفهان با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 116
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JGSKH-12-26_003
تاریخ نمایه سازی: 25 مهر 1401
چکیده مقاله:
بارش مهمترین سنجهی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیشبینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانهی ایستگاه همدید اصفهان در بازهی آماری (۱۹۵۱-۲۰۰۹) به مدت ۵۹ سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیشبینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، ۷۰ درصد دادهها جهت آموزش شبکه و ۳۰ درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لایه های پنهان و با ضرایب یادگیری مختلف آشکار ساخت که استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی با یک پرسپترون با ۲ لایه پنهان و ضریب یادگیری ۴/۰ نسبت به سایر حالتها و معماری شبکه، مدل نسبتا بهتری را ارائه میکند. به بیانی دیگر، دادههای پیش بینی شده بارش ماهانه توسط شبکه با چنین ساختار و معماری، بیشتر با واقعیت انطباق دارد. آموزش مجدد شبکه و آزمون شبکه با لایه های پنهان و ضرایب مختلف یادگیری در ترکیب با الگوریتم ژنتیک نیز نشان داد که ترکیب شبکه با ویژگی های مذکور با الگوریتم ژنتیک باعث کاهش خطا و افزایش سرعت محاسبات شده و مدل بهتری را ارائه می کند. بطور کلی می توان گفت که شبکه عصبی به خوبی رابطه غیر خطی بین مقادیر ماهانه بارش را با توجه به آموزش شبکه با خصوصیات ذکر شده، پیش بینی می کند. در عین حال، نتایج حاصل از تصادفی کردن دادهها تفاوتی چندانی با مرتب بودن دادهها برای آموزش شبکه ندارد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
امیرحسین حلبیان
استادیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
محمد دارند
استادیار اقلیم شناسی، دانشگاه کردستان