پیش بینی جرم و حجم پرتقال رقم محلی دزفول با استفاده از شبکه های عصبی MLP

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی بهعنوان روشی جدید برای برآورد مشخصه های فیزیکی محصولات کشاورزی و درجه بندی آنها بر حسب پارامترهای مختلف مطرح شده است. در این پژوهش ابتدا مقادیر مشخصه های فیزیکی 100 عدد پرتقال رقم محلی دزفول شامل سه بعد هندسی، جرم، حجم و سطح تصویر عمودی اندازه گیری شد و از دو شبکه عصبی مصنوعی برای مدلسازی جرم و حجم پرتقال برحسب ابعاد هندسی (ANN(h،w،t)) و سطح تصویر (ANN(A)) میوه استفاده گردید. شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) با یک لایه مخفی، تابع سیگموئید به عنوان تابع فعال سازی نرون ها و الگوریتم پس انتشار با نرخ یادگیری کاهشی (BDLRF) برای آموزش شبکه انتخاب شد. نتایج مقایسه های آماری نشان داد که اختلاف بین مقادیر واقعی و پیش بینی شده توسط شبکه های عصبی معنی دار نیست؛ همچنین حداقل مقدار ضریب تبیین (R2) برای هر یک از متغیرهای جرم و حجم در هر سه مرحله پیاده سازی شبکه عصبی(آموزش، معتبرسازی و آزمون) برابر با 96/0 بود. در مقایسه عملکرد دو مدل شبکه عصبی، بر اساس کوچکی معیارهای RMSE و MAPE و بزرگی ME ، مشخص شد که شبکه عصبی ANN(h، w، t) به ANN(A) در هر سه مرحله آموزش، معتبرسازی و آزمون برتری دارد. همچنین مقایسه عملکرد مدل های شبکه عصبی با مدل های رگرسیونی ( F(h،w،t) و F(A) ) نشان داد که اختلاف بین آنها معنی دار نبوده، ولی عملکرد پیش بینی مدل رگرسیونی F(h،w،t) بهتر از F(A) و در نهایت عملکرد مدل ANN(h،w،t) بهتر از مدل رگرسیونی F(h،w،t) می باشد.