پیش بینی عملکرد محصول جو دیم با استفاده از سیستمهای خبره عصبی و عصبی فازی منطقه مورد مطالعه استانهای خراسان
محورهای موضوعی : زراعتاحد مدنی 1 , عباس خاشعی 2 , علیرضا خاکزاد سیوکی 3
1 - استادیار زراعت دانشگاه آزاد اسلامی گناباد
2 - دانشگاه بیرجند، استاد مهندسی آبیاری
3 - کارشناسی ارشد زراعت، دانشگاه آزاد اسلامی گناباد
کلید واژه: کشاورزی, آب و هوا, سیستم های خبره عصبی, سیتم های فازی, مدل های پیشگویی,
چکیده مقاله :
در این تحقیق سعی شده تا عملکرد جو دیم در استان های خراسان با پارامترهای اقلیمی و به دو روش سیستم های عصبی (Ann) و فازی (Anfis) پیش بینی شود. محاسبات با نرم افزار MATLAB انجام گرفت و سپس ارزیابی عملکرد مدل ها با شاخص های آماری ضریب همبستگی ( R2 )، ریشه میانگین مربعات خطا ( RMSE ) و میانگین کامل خطاMAE) ) انجام شد. بارندگی و عملکرد سال گذشته نقش موثری در کاهش خطای پیش بینی و افزایش ضریب تعیین هبستگی در هر دو روش Ann و Anfis داشت. ورودی عملکرد سال گذشته و تبخیر و تعرق توانست موجب شود تا روش Anfis در مقایسه با روش Ann پیش بینی عملکردی دقیقتری داشته باشد. بیشترین برتری دقت تخمین عملکرد در Anfis نسبت به ANN با ورودی های با ورودی های مدل R مشاهده شد که که شامل ورودیهای رطوبت ؛ دمای نقطه شبنم و دمای ماکزیمم بود. نتایج در هر دو روش Anfis و Ann برای ورودیهای مدل L که شامل بارندگی،رطوبت نسبی و عملکرد سال گذشته بود، نشان داد که این مدل بالاترین دقت را در بین مدلهای ورودی کسب نموده است. اما برای ورودیهای مدل E نیز که شامل تبخیر و تعرق ، بارندگی ، رطوبت نسبی و دمای حداقل بود، نتایج حاکی از دقت بیشترAnfis نسبت به روش Ann داشت. وجود پارامتر تشعشع در ورودی ها دقت تخمین عملکرد را در هر دو روش کاهش داد. در مجموع روش Anfis دقت بیشتری را در تخمین عملکرد جو نسبت به Ann نشان داد.
In this research, we try to predict the yield of rainfed barley in Khorasan provinces using climatic parameters and two methods of artificial nervous netwework (Ann) and fuzzy neural system (Anfis). Calculations were performed with MATLAB software and then the statistical indices of correlation coefficient (R2), root mean square error (RMSE) and full mean error (MAE) were used to evaluate the performance of the models. Last year's yield and rainfall had an effective role in reducing prediction error and increasing correlation coefficient in both Ann and Anfis methods. Last year's yield and evapotranspiration made the Anfis method more accurate than the Ann method. The results of both Anfis and Ann methods for model L inputs, which included rainfall, relative humidity and last year's yield, showed that this model achieved the highest accuracy among the input models. However, in the Anfis method for model E inputs, which included evapotranspiration, rainfall, relative humidity and minimum temperature, the results showed that it was more accurate than the Ann method. The greatest difference in accuracy in estimating yield between the two Anfis and Ann methods was observed with R inputs model, which includes moisture inputs, Dew point temperatures and maximum temperatures. The presence of radiation parameters at the inputs reduced the accuracy of yield estimation in both methods. Overall, the Anfis method was more accurate in estimating yield than Ann.
1-باقری، ع.، سهرابی ، ن.، 1397 .پیش بینی عملکرد جو دیم و آبی با استفاده از رهیافت شبکه عصبی مصنوعی)مطالعه موردی: استان کرمانشاه(. بوم شناسی کشاورزی. 36 ( 2 : ) 528-516 .
2-توکلی، ع.، لیاقت، ع.، علیزاده، ا.، 1392 .تعیین عوامل موثر بر توابع تولیداقلیمی جو دیم و تحلیل حساسیت
آن در مناطق سرد و نیمه سرد استان لرستان. حفاظت منابع آب و خاک. 3( 2 :)57 تا 72 .
3- حافظی, ن.، شیخ داودی, ب.،, هوشنگ, ع ،, س.، عنایتاله. 1399 .تخمین عملکرد کمی و کیفی نیشکر با
ا ستفاده از شبکه فازی -ع صبی تطبیقی بهبود یافته با الخوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات. مهند سی زراعی . 43(2:)
.255-276
4-سلیمانی ، م.، مرادی تالوت، م.ر.، سیادت ، س.، 1395.واکنش جذب تشعشع، هریب خاموشی نور، عملکرد و
اجزای عملکرد جو به الخوی کاشت و میزان بذر. تحقیقات غالت: 6 ( 2 :) 199-185 .
5 -شکوهی ، م.، سنایی نژاد ، ح.، 1393 .تعیین ارتباط شتترایط آب و هوایی با تولید محصتتول جو دیم. )مطالعه
موردی: آذربایجان شرقی(. بوم شناسی کشاورزی: 6( 3 : )634 تا 644.
6 -شیردلی .، ع, تو سلی. 1395 .پیش بینی عملکرد و کارآیی م صرف آب زعفران با ا ستفاده از مدل های شبکه
عصبی مصنوعی بر مبنای فاکتورهای اقلیمی و آب. علمی پژوهشی زراعت و فناوری زعفران. 3(2 :)131-121.
7 -یحیی، ا.، 1390 - رحمانی، ا.، لیاقت، ع.، خیلی، علی.، 1387 .تخمین عملکرد محصتتول جو در آذربایجان
شرقی با ا ستفاد ه از پارامترهای هوا شنا سی و شاخص های خ شک سالی به روش شبکه ع صبی م صنوعی. تحقیقات
خاک و آب ایران. 39( 1 :)47 تا 56.
8-Abrougui, K., Gabsi, K., Mercatoris, B., Khemis, C., Amami, R., Chehaibi, S.
2019. Prediction of organic potato yield using tillage systems and soil properties by
artificial neural network (ANN) and multiple linear regressions (MLR). Soil and
Tillage Research. 190: 202-208.9-Başakin, E. E., Ekmekcioğlu, Ö., Özger, M., Çelik, A. 2020. Prediction of Turkey
wheat yield by wavelet fuzzy time series and gray prediction methods. Türkiye
Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 7(3): 246-252.
10-Cedeño, J. A. R., García-López, Y. J., Leopoldo, C. F., Morales-Ortega, R.,
Neira-Molina, H., Combita-Niño, H. 2021. Big data classification using fuzzy logical
concepts for paddy yield prediction. Review of International Geographical Education
Online. 11(5): 4482-4490.
11-Garg, B., Sah, T. 2020. Prediction of Crop Yield Using Fuzzy-Neural System.
In EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive
Computing (pp. 213-220). Springer, Cham
12-Kizil, Ü., Genc, L., Inalpulat, M., Şapolyo, D., Mirik, M. 2012. Lettuce (Lactuca
sativa L.) yield prediction under water stress using artificial neural network (ANN)
model and vegetation indices. Žemdirbystė= Agriculture. 99(4): 409-418.
13-Kuzman, B., Petković, B., Denić, N., Petković, D., Ćirković, B., Stojanović, J.,
Milić, M. 2021. Estimation of optimal fertilizers for optimal crop yield by adaptive
neuro fuzzy logic. Rhizosphere, 18, 100358.
14-Naderloo, L., Alimardani, R., Omid, M., Sarmadian, F., Javadikia, P., Torabi,
M. Y., Alimardani, F. 2012. Application of ANFIS to predict crop yield based on
different energy inputs. Measurement: 45(6),:1406-1413.
_||_