پیش بینی نیروی مقاوم کششی گاوآهن برگردان دار بااستفاده ازمدل شبکه عصبی مصنوعی
Publish place: First National Congress of Organic Agriculture
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 683
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCOCA01_131
تاریخ نمایه سازی: 12 بهمن 1392
Abstract:
دراین تحقیق به منظور توسعه مدل پیش بینی نیروی مقاوم کششی گاواهن برگردان دارپارامترعملیاتی سرعت پیشروی تراکتورپارامترهای ابزارخاک ورزی شامل زاویه انتهایی صفحه برگردان دار و پارامترهای مختلف خاک ازقبیل شاخص مخروطی محتوی رطوبتی و وزن مخصوص خاک مورداستفاده قرارگرفتند جهت پیش بینی نیروی مقاوم کششی گاواهن برگردان دار وارایه مدل شبکه عصبی ازداده های ازمایشات Oskoui et al. (1982 به دلیل جامع بودن ازمایشات وکافی بودن تعدادداده های موردنیاز استفاده گردید که ازمایشات درسه نوع بافت خاک انجام شده بود شبکه های عصبی مصنوعی طراحی شده دراین تحقیق که به منظور پیش بینی نیروی مقاوم کششی گاواهن برگردان دار درطی عملیات خاک ورزی مورداستفاده قرار گرفتند ازنوع شبکه چندلایه پس انتشار برگشتی بودند که به منظور اموزش شبکه ازسه الگوریتم گرادیان نزولی با مومنتم الگوریتم لونبرگ مارکوات والگوریتم گرادیان نزولی مقیاسی استفاده گردید انتخاب بهترین الگوریتم اموزشی براساس مقایسه عملکردشبکه های ساخته شده درمرحله اموزش ارزیابی و ازمون داده ها انجام گردید باتوجه به دقت پیش بینی و شبیه سازی بالا استفاده ازالگوریتم لونبرگ مارکوات بایک لایه میانی با تعداد 20عددنرون درمقایسه باسایرا لگوریتم های اموزشی به منظورپیش بینی نیروی مقاوم کششی عملیات خاک ورزی موردنیاز مناسب تشخیص داده شد
Keywords:
Authors
یوسف عباسپورگیلانده
استادیاردانشگاه محقق اردبیلی
علیرضا شایگانی سلطانپور
دانشجوی کارشناسی ارشد
شهرام محسنی
مربی مجتمع آموزشی جهادکشاورزی استان اردبیل
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :