دوره 15، شماره 36 - ( 3-1394 )                   جلد 15 شماره 36 صفحات 156دوره139فصل__Se | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

malekian A, dehbozorgi M, ehsani A H. Evaluation the efficiency of using Artificial Neural Networks in predicting meteorological droughts in north-west of Iran. jgs 2015; 15 (36) :139-156
URL: http://jgs.khu.ac.ir/article-1-2289-fa.html
ملکیان آرش، ده بزرگی مه رو، احسانی امیر هوشنگ. ارزیابی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی خشکسالی هواشناسی در شمال غرب ایران. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی. 1394; 15 (36) :139-156

URL: http://jgs.khu.ac.ir/article-1-2289-fa.html


1- ، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران ، email: malekian@ut.ac.ir
2- دانشگاه تهران
چکیده:   (6847 مشاهده)
خشکسالی یکی از مخرب ترین بلایای طبیعی در جوامع بشری محسوب می شود که می تواند تاثیرات جبران ناپذیر کشاورزی، زیست محیطی، اجتماعی و اقتصادی  به همراه داشته باشد. بنابراین آگاهی از وقوع خشکسالی می تواند در کاهش خسارات موثر باشد. در این پژوهش، به منظور مدلسازی و شبیه سازی شدت خشکسالی در طول یک دوره آماری 37 ساله (1350- 1386) در 21 ایستگاه بارانسنجی واقع در ناحیه نیمه خشک سرد شمال غربی ایران از شبکه عصبی مصنوعی بهره گرفته شد. داده های ورودی به شبکه شامل میانگین بارش سالیانه و نیز شاخص دهک بارش سالیانه برای تمامی ایستگاه ها بوده که 80% داده ها برای آموزش شبکه (1350-1379) و20% باقیمانده برای تست و اعتبار سنجی شبکه (1380-1386) انتخاب گردید. سپس عمل پیش بینی خشکسالی توسط الگوریتم آموزش دیده شده توسط شبکه عصبی مصنوعی و بدون استفاده از داده های واقعی و مشاهداتی، برای سال های 1387 تا 1391صورت گرفت. معماری مطلوب شبکه به صورت مدل پرسپترون  با سه لایه پنهان، الگوی پس انتشار خطا و تابع محرک سیگموئید به همراه 10 نرون در لایه میانی انتخاب گردید. نتایج حاصله نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی به خوبی قادر به پیش بینی روابط غیر خطی بارش و خشکسالی بوده بطوریکه با همبستگی بیشتر از 97% و خطای کمتر از 5% مقادیر شاخص دهک بارش را پیش بینی نموده و نتایج حاصل از این پیش بینی بطور زیادی منطبق با مقادیر واقعی می باشد. از این رو با استفاده از این روش می توان وضعیت خشکسالی را در سال های آتی پیش بینی کرده و در مدیریت و بهره وری منابع آب و نیز مدیریت خشکسالی و تغییرات اقلیمی از این روش بهره جست.
متن کامل [PDF 1232 kb]   (3849 دریافت)    
نوع مطالعه: گزارش مورد |

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Applied researches in Geographical Sciences

Designed & Developed by : Yektaweb