تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 974 |
تعداد مقالات | 8,461 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,988,220 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,196,217 |
بررسی عملکرد روش های داده مبنا در تخمین نقاط مهم رطوبتی در منطقه شاهرود | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 3، دوره 42، شماره 4، دی 1398، صفحه 29-44 اصل مقاله (1.42 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2017.22685.1617 | ||
نویسندگان | ||
امید نوروزی انگنایی* 1؛ محمدجواد خلفی2؛ محبوبه کریمی سورند3 | ||
1دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آب، دانشگاه زابل | ||
2دانش آموخته کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشگاه زابل | ||
3دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی خاک، دانشگاه صنعتی شاهرود | ||
چکیده | ||
آگاهی از نقاط مهم رطوبتی، برای مطالعه های آبیاری در مزرعه بسیار ضروری میباشد اما اندازه گیری این اطلاعات به روش مستقیم بسیار پرهزینه و وقتگیر است. روشهای داده مبنا میتوانند روش مناسبی برای تخمین این پارامترها باشد. تحقیق حاضر به برآورد نقاط مهم رطوبتی شامل ظرفیت زراعی و نقطه پژمردگی دایم بهوسیله پارامترهای زودیافت با سه روش شبکه عصبی، رگرسیون خطی چندمتغیره و رگرسیون بردار پشتیبان در منطقه شاهرود پرداخته است. پس از نرمالسازی دادههای مورد نظر جدول ضریب همبستگی متغیرهای ورودی احتمالی با خروجیهای مورد نظر تشکیل شد و معنیداری همبستگی متغیرهای ورودی و خروجی از نظر آماری بررسیگردید. سپس، مدلسازی با روشهای مذکور انجام و نتایج مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که روش رگرسیون بردار پشتیبان کارایی بهتری نسبت به دو روش دیگر دارد. مقادیر ضریب تعیین، انحراف جذر میانگین مربعات خطا و ریشه میانگین مربعات خطا نرمالشده در بهترین مدل رگرسیون بردار پشتیبان، بهترتیب برابر 85/0 ، 12/3 و 89/12 برای ظرفیت زراعی و 83/0 ، 58/1و 84/14 برای نقطه پژمردگی دایم و برای شبکههای عصبی مقادیر 72/0 ، 48/3 و 36/14 برای ظرفیت زراعی و 75/0 ، 90/1 و 91/17 برای نقطه پژمردگی بهدست آمد. با توجه به بررسیهای صورتگرفته در این تحقیق، میتوان بیان نمود که مدلهای رگرسیون بردار پشتیبان با تابع کرنل خطی پایه شعاعی قادر خواهند بود با خطای پایین و ضریب تعیین بالا نقاط مهم رطوبتی خاک را پیشبینی کنند و همچنین میتوانند جایگزین بسیار خوبی برای روشهای سنتی همچون شبکههای عصبی و رگرسیون خطی باشند. | ||
کلیدواژهها | ||
رگرسیون خطی؛ شبکه های عصبی مصنوعی؛ رگرسیون بردار پشتیبان؛ ظرفیت زراعی؛ نقطه پژمردگی دایم | ||
مراجع | ||
1- Baker, L. and Ellison, D., 2008. Optimisation of pedotransfer functions using an artificial neural network ensemble method. Geoderma, 144, pp. 212-224.
2- Blake, G. and Hartage, K., 1986. Bulk density. In Methods of Soil Analysis, Part Klute. ASA Monogor Madison. Soil Science Society of America, pp. 363-376.
3- Botula, Y. D., Nemes, A., Mafuka, P., Van Ranst, E. and Cornelis, W., 2013. Prediction of water retention of soils from the humid tropics by the nonparametric k-nearest neighbor approach. Vadose Zone Journal, 12(2), pp. 1-17.
4- Chen, S., Yu, P. and Tang, H., 2010. Statistical downscaling of daily precipitation using support vector machines and multivariate analysis. Journal of Hydrology, 385, pp. 13-23.
5- Gee, G. W. and Bauder, J. W., 1986. Particle-size analysis, hydrometer method. In Klute et al. (eds.) Method’s of Soil Analysis Agron. Soil Science Society of America, pp. 404-408.
6- Hong W., 2011. Traffic flow forecasting by seasonal SVR with chaotic simulated annealing algorithm, Neurocomputing, 74, pp. 2096-2107.
7- Kaihua, L., Shaohui, X., Jichun ,W., Qing, Z. and N. Lesheng., 2014. Using support vector machines to predict cation exchange capacity of different soil horizons in Qingdao City, China. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 177, pp. 775–782.
8- Kakaeilafdani, E., Moghaddamnia, A. and Ahmadi, A., 2013. Daily suspended sediment load prediction using artificial neural networksand support vector machines. Journal of Hydrology, 478, pp. 50-62.
9- Kisi, O. and Cimen, A., 2011. A wavelet-support vector machine conjunction model for monthly streamflow forecasting. Journal of Hydrology, 399(2), pp. 132-140.
10- Koekkoek, E. J. and Booltink, H., 1999. Neural network models to predict soil water retention. European Journal of Soil Science, 50, pp. 489-495.
11- Lin, G., Chen, G., Huang, P. and Chou, Y., 2009. Support vector machine-based models for hourly reservoir inflow forecasting during typhoon-warning periods. J. of Hydrology, 372, pp. 17-29.
12- MahdaviMeymand, A. and Ahadian, J., 2015. Comparison of Statistical, Experimental, neural network and fuzzy neural network methods in estimation of air Overflow needed. Journal of Irrigation Science and Engineering, 38 (3), pp. 51-61. (In Persian).
13- Minasny, B. and McBratney, A., 2002. The Neuro-m method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Science of Society America, 66, pp. 352–361.
14- Nemes, A., Schaap, M. and Wosten, J., 2003. Functional evaluation of pedotransfer functions derived from different scales of data collection, Journal of Soil Science, 67, pp. 1093–1102.
15- Nguyen, P.M., De Pue, J., Van, K. L. and Cornelis, W., 2015. Impact of regression methods on improved effects of soil structure on soil water retention estimates, Journal of Hydrology, 29, pp. 598-606.
16- Noori, R., Karbassia, A., Moghaddamniac, D., Hand, M.H., Zokaei-Ashtianie, A., Farokhniab, F. and GhafariGoushehc, M., 2013. Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology, 401 (3), pp. 177-189.
17- NikbakhtShahbazi, A., Zahraie, B. and Naseri, M., 2013. Seasonal Meteorological Drought Forecasting Using Support Vector Machines. Journal of Water and Wastewater, 2, pp. 73-85. (In Persian).
18- Shirani, H., 2011. Estimation of some soil moisture characteristic curve points including FC and PWP using soil transfer functions and regression method in Kerman. Journal of Agricultural Science and Technology Soil and Water Sciences, 59 (16), pp. 141-150. (In Persian).
19- Schaap, M. G. and F. Leij., 1998. Using neural networks to predict soil water retention and soil hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research, 47, pp. 37-42.
20- Shukri, Q., Sadeghi, M. And Ahmadi Marwash, M., 2013. Presentation of a Combined Data Preprocessing Method in Regression Vector Machine to Predict the Quality of Refined Oil. Journal of Petroleum Research, 75 (23), pp. 102-116. (In Persian).
21- Ungaro, F., Calzolari, C. and Busoni, E., 2005. Development of pedotransfer functions using a group method of data handling for the soil of the Pianura Padano–Veneta region of North Italy. Water Retention Properties Geoderma, 124, pp. 293-317.
22- Vapnik, V. N. and Cortes, C., 1995. Support vector networks. Machine Learning, 20, pp. 273-297.
23- Vali, A., Moiri, M. and Movahediniya, N., 2009. Comparative analysis of artificial neural networks performance and suspended sediment prediction regression models. Natural Geography Research, 71, pp. 21-30. (In Persian).
24- Yin, J. and Log, P., 2011. Prediction for blocked tripe tides with amino acids descriptors (HMLP) by multiple linear regression and support vector regression”, Procedia Environmental Sciences, 8, pp. 173–178.
25- Yoon, H., Jun, S. C., Hyun, Y., Bae, G. O. and Lee, K., 2011. A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. Journal of Hydrology, 396 (1), pp. 128-138.
26- JafariGilandeh, S., Khodaverdillo, H. and Rasulzadeh, A., 2017. Application and comparison of parametric transfer functions of Van Genuchten model in simulating unsteady water flow in cultivated soil. Soil Knowledge Journal, 25 (2), pp. 82 - 92. (In Persian).
27- Zhang, Y., 2007. Artificial neural networks based on principal component analysis input selection for clinical pattern recognition analysis. Talanta, 73 (1), pp. 68-75. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 22,769 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 13,424 |