سیویلیکا را در شبکه های اجتماعی دنبال نمایید.

بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد

Publish Year: 1388
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 1,285

This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

Export:

Link to this Paper:

Document National Code:

WATERSHED05_278

Index date: 31 January 2010

بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد abstract

خشکسالی یک شکل طبیعی از اوضاع آب و هوایی است که تکرار آن در طول زمان امری اجتناب ناپذیر میباشد. هدف اصلی این تحقیق بررسی تاثیر نوع پارامترهای اقلیمی در پیشبینی خشکسالی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در مناطق مختلف استان یزد است. در اغلب ایستگاههای هواشناسی منطقه یزد (ایستگاههای باران سنجی) تنها داده های مربوط به پارامتر بارش موجود می باشد، در حالی که ایستگاههای سینوپتیک علاوه بر بارش سایر پارامترهای هواشناسی از جمله دمای ماکزیمم، دمای متوسط، رطوبت نسبی، سرعت متوسط باد، جهت باد و میزان تبخیررا نیز دارا میباشند. در این تحقیق سعی گردید که نقش تعداد و نوع پارامترهای اقلیمی (به عنوان عوامل ورودی مدل) در دقت پیش بینی خشکسالی بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی مورد ارزیابی قرار گیرد. منطقه مورد بررسی بخشی از استان یزد است که در بر گیرنده 13 ایستگاه کلیمالوژی و 1ایستگاه سینوپتیک است. جهت انجام این بررسی میانگین متحرک سه ساله بارش در تمام ایستگاهها محاسبه شد و سپس با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی 1 (شبکه برگشتی با تاخیر زمانی 2)، میانگین متحرک بارش یک سال آینده پیشبینی گردید، که خود عامل اصلی ارزیابی وضعیت خشکسالی در سال آتی میباشد. علاوه بر آن در ایستگاه سینوپتیک یزد نیز شبیهسازی ها با ترکیبات مختلفی از ورودیها انجام گرفت. بررسیها نشان داد علی رغم این که در 13 ایستگاه بارانسنجی منطقه به جز بارش سایر پارامترهای هواشناسی موجود نبود وشبیه سازیها تنها با یک ورودی (بارش) انجام گرفت، اما در برخی ایستگاهها نتایج قابل قبولی بدست آمد که حتی ضریب کارایی آن بسیار نزدیک به ایستگاه یزد (با ورودیهای مختلف) محاسبه گردید.البته میزان درستی پیش بینیها هنگامی که فقط از یک عامل ورودی در مدل استفاده شده است از ایستگاهی به ایستگاه دیگر متفاوت بوده است. نتایج بدست آمده گویای انعطاف پذیری قابل ملاحظه مدلهای شبکه عصبی مصنوعی است که آنها را به ابزار مناسبی جهت مدلسازی در شرایطی که با فقر داده مواجه هستیم مبدل میسازد.

بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد Keywords:

بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد authors

حمیده افخمی

دانشجوی کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دا

محمدتقی دستورانی

استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد

حسین ملکی نژاد

استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد

محمدحسین مبین

استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد

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 :
اکبرپور، م. رهنما، م و بارانی، غ، 1382.مقایسه شبکه عصبی ...
ASCE Task Committtee on Application of Artificial Nrural Network in ...
ASCE Task Committee on Application of Artificial Nrural Network in ...
-Cigizogla, H .K. 2000. Suspended S edimentEstima tion for River ...
Dastorani M .T. andN. G.Wright. 2001. Application of Artificial neural ...
-Dawson, C.W. and R.Wilby.An Artificial neural network based real-time flow ...
-Flood, I .Kartam, n. 1994a. Nrural Networks in civil engineering.I. ...
Flood, I .Kartam, n. 1994b. Nrural Networks in civil engineering.II. ...
0-Govindaraj u, R. S .Roa, A.R.(Eds .). 2000. Artificial Nrural ...
1 -Mishra, A.K. , andDisai, V.R. 2005.Drought forecasting using stochactic ...
Mishra, A.K.and Desai, V.R. 2006." Drought forecasting using feed-forward recursivn ...
3-Mishra.at.al 2007."Drought forecasting using a hybrid stochastic and neursl network ...
Morid, et.al. 2007."Drought forecasting ral networks and time seried of ...
5 -Nagy, H .M .Watanabe, K. , and Hirano, M. ...
6-Takar, S .Aand pa.Johnson. 1999.Rain off-run off modeling using Artificial ...
7 -wilhit, D .A .GlantZ, M.H. 1 985 .understanding the ...
نمایش کامل مراجع

مقاله فارسی "بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد" توسط حمیده افخمی، دانشجوی کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دا؛ محمدتقی دستورانی، استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد؛ حسین ملکی نژاد، استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد؛ محمدحسین مبین، استادیار، دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد نوشته شده و در سال 1388 پس از تایید کمیته علمی پنجمین همایش ملی علوم و مهندسی آبخیزداری ایران پذیرفته شده است. کلمات کلیدی استفاده شده در این مقاله پیشبینی، خشکسالی، شبکه عصبی مصنوعی، میانگین متحرک بارش، شبیهسازی، یزد هستند. این مقاله در تاریخ 11 بهمن 1388 توسط سیویلیکا نمایه سازی و منتشر شده است و تاکنون 1285 بار صفحه این مقاله مشاهده شده است. در چکیده این مقاله اشاره شده است که خشکسالی یک شکل طبیعی از اوضاع آب و هوایی است که تکرار آن در طول زمان امری اجتناب ناپذیر میباشد. هدف اصلی این تحقیق بررسی تاثیر نوع پارامترهای اقلیمی در پیشبینی خشکسالی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در مناطق مختلف استان یزد است. در اغلب ایستگاههای هواشناسی منطقه یزد (ایستگاههای باران سنجی) تنها داده های مربوط به پارامتر ... . این مقاله در دسته بندی موضوعی شبکه عصبی و خشکسالی طبقه بندی شده است. برای دانلود فایل کامل مقاله بررسی تاثیر عوامل اقلیمی در دقت پیشبینی خشکسالی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی درمنطقه یزد با 12 صفحه به فرمت PDF، میتوانید از طریق بخش "دانلود فایل کامل" اقدام نمایید.