کاربرد سیستم های استنتاج عصبی - فازی تطبیقی و برنامه ریزی ژنتیک برای برآورد تبخیر تعرق ماهانه در شمال غرب ایران
نویسنده:
چکیده:
تبخیر و تعرق یکی از اجزای اصلی چرخه هیدرولوژی است که تخمین دقیق آن در طراحی و مدیریت سیستم های آبیاری، شبیه سازی تولیدات گیاهی و مدیریت منابع آب ضروری است. در این مطالعه به منظور برآورد تبخیر و تعرق گیاه مرجع با استفاده از دو مدل برنامه ریزی ژنتیک (GP) و سیستم استنتاج عصبی - فازی تطبیقی (ANFIS) در مقیاس زمانی ماهانه، 6 ایستگاه سینوپتیک در منطقه شما ل غرب کشور در دوره آماری 38 ساله (2010-1973) انتخاب شد. در ابتدا مقادیر تبخیر تعرق ماهانه گیاه مرجع برای ایستگاه های منتخب توسط روش فائو- پنمن- مونتیث محاسبه و به عنوان خروجی مدل ها در نظر گرفته شد. سپس یک رابطه رگرسیونی بین متغیرهای اقلیمی مختلف موثر در پدیده تبخیر و تعرق به دست آمد و الگوهای مختلف ورودی برای مدل های مورد استفاده مشخص گردید که بر این اساس رطوبت نسبی با داشتن کمترین تاثیر از ورودی ها حذف شد. همچنین در مطالعه حاضر سعی گردید تا نقش حافظه در پیش بینی تبخیر تعرق ماهانه گیاه مرجع بررسی و از تاخیرهای یک، دو، سه و چهار ماهه نیز به عنوان ورودی برای مدل ها استفاده شد. به طور کلی برای هر مدل 9 الگوی ورودی ایجاد شد که نتایج حاصله نشان دهنده دقت بالا و خطای کم هر دو مدل در پیش بینی تبخیر تعرق ماهانه گیاه مرجع بوده و کارآیی مدلANFISبهتر از روش GP بود.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
235 تا 247
لینک کوتاه:
magiran.com/p1432294
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!