تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,504 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,121,715 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,229,047 |
مقایسه عملکرد شبکههای عصبی پرسپترون چندلایه و توابع با پایه شعاعی در برآورد ستانده انرژی مرغ گوشتی | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 13، دوره 47، شماره 2، شهریور 1395، صفحه 319-328 اصل مقاله (540.93 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2016.58781 | ||
نویسندگان | ||
سما عمید* ؛ ترحم مصری گندشمین؛ غلامحسین شاهقلی | ||
دانشگاه محقق اردبیلی | ||
چکیده | ||
مدیریت انرژی یکی از اصلیترین راههای بهینهسازی مصرف منابع انرژی است. پیشبینی عملکرد محصولات بر اساس ورودیهای انرژی میتواند به کشاورزان و سیاستگذاران به منظور برآورد سطح تولید کمک کند. دادههای مورد نیاز برای مطالعه به طور تصادفی از 70 مزرعه مرغگوشتی در شمالغرب ایران جمعآوری گردید. انرژیهای ورودی شامل نیروی انسانی، ماشینآلات، سوخت، خوراک و الکتریسیته و انرژیهای خروجی تولید شده به عنوان متغیرهای خروجی در نظر گرفته شد. شبکههای عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و تابع با پایه شعاعی (RBF) به منظور پیشبینی انرژیهای خروجی تولید مرغگوشتی مورد استفاده قرار گرفت. با توجه به نتایج مقایسه بهدست آمده از شاخصهای ضریب تبیین (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین قدرمطلق خطا (MAE) عملکرد مدل شبکه عصبی RBF بهتر از شبکه عصبی MLP برآورد گردید. در ارزیابی تأثیرپذیری خروجی از نهادههای ورودی، در هر دو مدل سوخت فسیلی بالاترین حساسیت را در بین نهادههای تولیدی از خود نشان داد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی؛ حساسیت؛ مدیریت انرژی؛ منابع انرژی | ||
مراجع | ||
Alrwis, K.N. & Francis, E. (2003). Technical efficiency of broiler farms in the central region of Saudi Arabia. Research Bulletin, 116, 5-34. Amid, A. (2014). Assessment of energy efficiency in poultry production units using fuzzy techniques, case study: Ardabil province. M.Sc. dissertation thesis, University of Mohaghegh Ardabili, Iran, (In Farsi). Amid, S., Mesri-Gundoshmian, T., Rafiee, S. & Shahgoli, G. (2015). Energy and economic analysis of broiler production under different farm sizes. Elixir Agriculture, 78, 29688-29693. Anonymous. (2013). Statistics and information of Agricultural Jihad of Ardebil province. Department of Animal Production. Atilgan, A. & Hayati, K. (2006). Cultural energy analysis on broilers reared in different capacity poultry houses. Italian Journal of Animal Science, 5, 393-400. Berg, M.J., Tymoczkyo, L.J. & Stryer. L. (2002). Biochemistry (5th ed). New York: W.H. Freeman. Celik, L.O. & Ozturkcan, O. (2003). Effects of dietary supplemental L-carnitine and ascorbic acid on performance, carcass composition and plasma L-carnitine concentration of broiler chicks reared under different temperature. Archives of Animal Nutrition, 57(1), 27-38. Chauhan, N.S., Mohapatra, P.K.J. & Pandey, K.P. (2006). Improving energy productivity in paddy production through benchmarking: an application of data envelopment analysis. Energy Conversion and Management, 47, 1063–1085. Cochran, W.G. (1977). Sampling Techniques. Third Edition. Dawson, C.W. & Wilby, R. (1998). An artificial neural network approach to rainfall-runoff modelling. Mathematical and Computer Modelling, 43(1), 47-66. Deh Kiani, M.K., Ghobadian, B., Tavakoli, T., Nikbakht, A.M. & Najafi, G. (2010). Application of artificial neural networks for the prediction of performance and exhaust emissions in SI engine using ethanol- gasoline blends. Energy, 35, 65-69. Foody, G.M. (2004). Supervised image classification by MLP and RBF neural networks with and without an exhaustively defined set of classes. International Journal of Remote Sensing, 25(15), 3091–3104. Heidari, M.D., Omid M. & Akram, A. (2011a). Energy efficiency and econometric analysis of broiler production farms. Energy, 36, 6536-6541. Heidari, M.D., Omid, M. & Akram, A. (2011b). Application of Artificial Neural Network for Modeling Benefit to Cost Ratio of Broiler Farms in Tropical Regions of Iran. Research Journal of Applied Science, Engineering and Technology, 3(6), 546–552. Heidari, M.D., Omid, M. & Akram, A. (2013). An investigation on energy consumption and the effects of number of chicks and ventilation system type on energy efficiency of broiler farms of Yazd province. Journal of Researches in Mechanics of Agricultural Machinery, 1(1), 33–39, (In Farsi). Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Omid, M., Mousazadeh, H. (2014). Application of multi-layer adaptive neure-fuzzy inference system for estimation of greenhouse strawberry yield. Measurement, 47, 903-910. Khoshnevisan, B., Bolandnazar, E., Barak, S., Shamshirband, S., Maghsoudlou, H., Altameem, T.A. & et al. (2014). A clustering model based on an evolutionary algorithm for better energy use in crop production. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. Kitani, O. (1999). CIGR handbook of agricultural, volume 5: Energy and biomass engineering. ASAE publications, St Joseph, MI. Mohammadi, A., Tabatabaeefar, S., Shahin, S., Rafiee, S. & Keyhani, A. (2008). Energy use and economical analysis of potato production in Iran a case study: Ardabil province. Energy Conversion and Management, 49, 3566–3570. Mohammadshirazi, A., Akram, A., Rafiee, S. & Bagheri Kalhor, E. (2015). On the study of energy and cost analyses of orange production in Mazandaran province. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 10, 22-28. Nabavi-Pelesaraei, A., Fallah, A. & Hematian, A. (2013). Relation between energy inputs and yield of broiler production in Guilan province of Iran. In: The Second International Conference on Agriculture and Natural Resources, 25-26 Dec, Razi University, Kermanshah, Iran, pp. 109-117. Naderloo, L., Alimardani, R., Omid, M., Sarmadian, F., Jvadikia, P., Torabi, M. Y & Alimardani, F. (2012). Application of ANFIS to predict crop yield based on different energy inputs. Measurement, 45, 1406–1413. Pahlavan, R., Omid, M. & Akramm, A. (2012). Energy input-output analysis and application of artificial neural networks for predicting greenhouse basil production. Energy. 37, 171–176. Rahman, M.M. & Bala, B.K. (2010). Modeling of jute production using artificial neural networks. Biosystems Engineering, 105, 350-356. Safa, M. & Samarasinghe, S. (2011). Determination and modelling of energy consumption in wheat production using neural networks: A case study in canterbury province, Newzealand. Energy, 36, 5140–5147. Sajikumar, N. & Thandaveswara, B.S. (1999). A nonlinear rainfall-runoff model using artificial neural networks. Journal of Hydrology, 216, 32-55. Salehi, M., Ebrahimi, R., Maleki, A. & Ghasemi Mobtaker, H. (2014). An assessment of energy modeling and input costs for greenhouse button mushroom production in Iran. Journal of Cleaner Production, 64, 377-383. Sefeedpari, P., Rafiee, S. & Akram, A. (2012). Modeling of energy output in poultry for egg production farms using Artificial Neural networks. Journal of Animal Production Advances, 2(5), 247–253. Shamshirband, S., Khoshnevisan, B., Yousefi, M., Bolandnazar, E., Badrul Anuar, N., Abdul Wahab, A.W. & Rehman Khan, S.U. (2015). A multi-objective evolutionary algorithm for energy management of agricultural systems—A case study in Iran. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 44, 457-465. Sung, A. H. (1998). Ranking importance of input parameters of neural networks. Expert Systems with Applications, 15, 405-411. Venkatesan, P. & Anitha, S. (2006). Application of a radial basis function neural network for diagnosis of diabetes mellitus. Current Science, 91(9), 1195–1199. Xianhai, G. (2011). Study of emotion recognition based on electrocardiogram and RBF neural network. Procedia Engineering, 15, 2408–2412. Yousefi, M., Khoramivafa, M. & Mondani, F. (2014). Integrated evaluation of energy use, greenhouse gas emissions and global warming potential for sugar beet (Beta vulgaris) agroecosystems in Iran. Atmospheric Environment, 92, 501-505. Zhao, Z., Chow, T.L., Rees, H.W., Yang, Q., Xing, Z. & Meng, F.R. (2009). Predict soil texture distributions using an artificial neural network model. Computers and Electronics in Agriculture, 65(1), 36–48.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,424 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 829 |