فهرس المقالات شبکۀ عصبی پرسپترون

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - ارزیابی دقت شبکه عصبی مصنوعی بازگشتی نارکس در پیش بینی بارش روزانه در استان کرمان
  کمال امیدوار معصومه نبوی زاده میثم ثمره قاسم
  بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیاتبشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاریاز مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّمهمی بر عهده دارد. امروزه ش أکثر

  بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیاتبشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاریاز مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّمهمی بر عهده دارد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی از جمله روشهای نوین م یّباش دّ ک هّبرای تخمین و پیشبینی پارامترها با استفاده از ارتباط ذاتی بین دادهه اّ توس عّه یافت هّ اس تّ.هدف این پژوهش، ارزیابی دقت شبکه عصبی بازگشتی نارکس در پیش بین یّ ب اّرش روزان هّمیباشد که با استفاده از آمار روزانۀ هواشناسی ایستگاههای کرمان، بافت و میانده جیرفت، طی7393 (، میباشد به منظور مقایسه به آموزش شبکههای - دوره مشترک آماری 11 ساله ) 1171عصبی مصنوعی با ساختار پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی بازگشتی نارکس پرداخت هّ ش دّ.عوامل اقلیمی مؤثر در بارش به عنوان ورودیهای شبکههای عصبی مصنوعی و بارش روزانه بهو ض رّی )MSE( عنوان خروجی شبکه در نظر گرفته شد. آم اّره اّی می اّنگین مرب ه اّ خط اّبه منظور ارزیابی روشهای بکار برده شده، استفاده گردید. نتایج نشان داد ک هّ ،)R( همبستگیمدل ترکیبی 41 ، بر پایه قانون آموزش لونبرگ م اّرکوا و ت اّب مک رّک س یّگموبید ب اّ هم هّپارامترهای هواشناسی در هر سه ایس تّگاه از دقّ تّ قاب لّ قب وّلی برخ وّردار اس تّ. همچن یّنمشخص شد که مدلهای مطلوب شبکه عصبی مصنوعی در یالت تغییرا افزایشی نسبت ب هّرطوبت نسبی، دارا ی بیشترین یساسیّت هستند تفاصيل المقالة