پیوندهای مفید
اخبار و اعلانات
آمار
| تعداد نشریات | 161 |
| تعداد شماره‌ها | 6,532 |
| تعداد مقالات | 70,501 |
| تعداد مشاهده مقاله | 124,115,745 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,220,035 |
مقایسه روش‌های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون چند متغیره در پیش‌بینی برخی خصوصیات خاک (مطالعه موردی: استان گلستان) | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| مقاله 8، دوره 41، شماره 2 - شماره پیاپی 364799، بهمن 1389، صفحه 211-220 اصل مقاله (2.38 M) | ||
| نویسندگان | ||
| فریدون سرمدیان؛ روح اله تقی زاده مهرجردی؛ حسین محمد عسگری؛ علی اکبرزاده | ||
| چکیده | ||
| با توجه به مشکلات اندازه‌گیری مستقیم برخی از ویژگی‌های خاک، در سال‌های اخیر از روش‌های غیر مستقیم برای برآورد این خصوصیات استفاده می‌شود. بدین منظور، در این پژوهش140 نمونه جمع آوری شده از منطقه گرگان مورد آزمایش قرار گرفته و فراوانی نسبی ذرات، کربن آلی، درصد رطوبت اشباع و آهک به عنوان ویژگی‌های زودیافت و نقطه پژمردگی، ظرفیت زراعی، ظرفیت تبادل کاتیونی و وزن مخصوص ظاهری به عنوان ویژگی‌های دیریافت اندازه‌گیری شدند. سپس کل داده‌ها به دو سری داده، شامل سری آموزش (80% داده‌ها) و سری ارزیابی (20% داده‌ها) تقسیم گردید. به منظور پیش‌بینی خصوصیات مذکور، از مدل‌های نروفازی، شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره استفاده گردید. نتایج ارزیابی مدل‌ها بر اساس شاخص‌های ریشه مربعات خطا، میانگین خطا، خطای استاندارد نسبی و ضریب تبیین نشان داد که مدل نروفازی دارای بالاترین دقت در پیش‌بینی ویژگی‌های خاک را دارا می‌باشد بطوریکه این مدل به میزان 34، 10، 78 و 5 درصد دقت پیش‌بینی ویژگی‌های FC، PWP، CEC و Bd را به ترتیب، نسبت به روش رگرسیون خطی چندگانه افزایش داده است. بعد از این مدل، شبکه‌های عصبی مصنوعی نسبت به معادلات رگرسیونی کارائی بهتر داشته است. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| خصوصیات خاک؛ رگرسیون چند متغیره؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ نروفازی | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,301 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 3,519 |
||