تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,506,672 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,770,624 |
استفاده از سیستم استنتاج فازی (FIS) برای مدلسازی میدان جابهجایی پوسته زمین | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 4، دوره 46، شماره 1، اردیبهشت 1399، صفحه 51-66 اصل مقاله (766.61 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2020.286298.1007141 | ||
نویسندگان | ||
میررضا غفاری رزین* 1؛ مهدی محسنی2 | ||
1استادیار، گروه مهندسی نقشهبرداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک ایران | ||
2دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی نقشهبرداری، دانشکده دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهر، اهر، ایران | ||
چکیده | ||
در این مقاله از سیستم استنتاج فازی (FIS) جهت مدلسازی میدان جابهجایی سطحی پوسته زمین در منطقه ایران استفاده شده است. سیستم استنتاج فازی سیستمی است که از پایگاه قواعد اگر-آنگاه فازی برای شناخت ویژگیهای پدیده مورد نظر استفاده میکند. با توجه به اینکه این سیستم قابلیت مدلسازی پدیدههای غیرخطی را داراست، در نتیجه در این مقاله از این روش جهت مدلسازی تغییرات سطحی پوسته زمین در فلات ایران استفاده شده است. همچنین برای ارزیابی بهتر و دقیقتر، نتایج حاصل از سیستم استنتاج فازی با نتایج مشاهدات میدان سرعت حاصل از ایستگاههای GPS و همچنین نتایج حاصل از شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) مورد مقایسه قرار گرفته است. برای انجام اینکار پنج ایستگاه آزمون درنظر گرفته شده و مشاهدات مربوط به این پنج ایستگاه در آموزشهای شبکه فازی و شبکه عصبی مورد استفاده قرار نگرفته است. براساس آنالیزهای انجام گرفته، بیشینه مقدار خطای نسبی محاسبه شده در پنج ایستگاه آزمون برای شبکه فازی و شبکه عصبی در مؤلفه شرقی (Ve) بهترتیب برابر با 02/20 درصد و 74/29 درصد محاسبه شده است. همچنین برای مؤلفه شمالی (Vn) میدان سرعت، بیشینه مقدار خطا برای هر دو روش بهترتیب برابر با 80/18 درصد و 05/27 درصد تعیین شده است. نتایج بیانگر این موضوع است که شبکه فازی از دقت و صحت بیشتری نسبت به شبکه عصبی مصنوعی در مدلسازی میدان سرعت برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
منطق فازی؛ شبکه عصبی؛ میدان جابهجایی؛ GPS؛ ایران | ||
مراجع | ||
آزموده اردلان، ع.، وثوقی، ب. و روفیان نایینی، م.، 1390، آنالیز تغییر شکل زمین بر مبنای هندسه ذاتی رویه، تحقیق موردی: آنالیز تغییرشکل شبکة ژئودینامیک کشور در فاصلة زمانی 1999 تا 2005، م. فیزیک زمین و فضا، 37(4)، 125-146. آزموده اردلان، ع. و روفیان نایینی، م.، 1388، پیشنهادی برای محاسبه مستقیم تانسور کرنش از طریق تغییر در طولها و زوایا، بررسی موردی: محاسبة تغییر شکل شبکة ژئودینامیک کشور، م. فیزیک زمین و فضا، 35(2)، 37-60. آزموده اردلان، ع. و روفیان نایینی، م.، 1386، برآورد تانسور کرنش در شبکه ژئودینامیک کشور، پایاننامه کارشناسی ارشد، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران. راستبود، ا. و وثوقی، ب.، 1390، مدلسازی تغییر شکل سطحی زمین در منطقه برخورد مایل اوراسیا-عربستان در محدوده فلات ایران بر اساس روش المانهای مرزی، رساله دکتری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیر الدین طوسی، تهران روفیان نایینی، م. و ملکشاهیان، ز.، 1396، آنالیز هندسی تغییر شکل، با استفاده از تلفیق مشاهدات GPS و روش المان محدود غیرخطی بر مبنای درونیابی پیوسته بزیر کوبیک، نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری، ۶ (۴)، ۲۹-۳۹. غفاری رزین، م. ر. و وثوقی، ب.، 1395، برآورد میدان سرعت پوسته زمین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و درونیابی کریژینگ فراگیر (منطقه مورد مطالعه: شبکه ژئودینامیک کشور ایران)، م. فیزیک زمین و فضا، 42(1)، 89-98. فیضی، ر.، وثوقی، ب. و غفاری رزین، م.ر.، 1398، مدلسازی سریهای زمانی تغییرات محتوای الکترون کلی یونسفر با بهکارگیری روش عددی سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار مطالعه خاص: ایستگاه دائمی GPS تهران. نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری، ۸(۴)، ۱۰۹-۱۱۹. کردی، ک.، 1387، آنالیز دوبعدی شبکه ژئودینامیک ایران بهروش آنالیز رباستنس، پایاننامه کارشناسیارشد، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی. معماریان، ا. و جمور، ی.، 1392، بررسی کارایی شبکههای عصبی مصنوعی در تخمین سرعت نقاط ژئودتیک، پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهر، زمستان 1392.
Akyilmaz, O. and Arslan, N., 2008, An experiment of predicting Total Electron Content (TEC) by fuzzy inference systems, Earth, planets and space, 60(9), 967-972. Bogusz, J., Klos, A., Grzempowski, P. and Kontny, B., 2013, Modelling the velocity field in a regular grid in the area of poland on the basis of the velocities of European permanent stations, Pure and Applied Geophysics, doi: 10.1007/s00024-013-0645-2. Chen, R., 1991, On the horizontal crustal deformations in Finland, Helsinki, Finish Geodetic Institute. Djamour,Y., Mousavi, Z., Nankaly, H. and Seddighi, M., 2007, Initial estimates of the velocity field and strains tensor by using Iranian Permanent GPS Network for Geodynamics purposes, The first conferences of the earthquake precursors. Djamour, Y., Vernant, P., Nankali, H. and Tavakoli, F., 2011, NW Iran-eastern Turkey present-day kinematics: results from the Iranian permanent GPS network. Earth. Planet. Sci. Lett. 307 (1), 27–34. Fortier, N., Sheppard, J. and Pillai, K., 2012, DOSI: Training artificial neural networks using overlapping swarm intelligence with local credit assignment. In: Soft computing and intelligent systems (SCIS) and 13th international symposium on advanced intelligent systems (ISIS), 1420–1425, doi:10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505078. Grafarend, E. W. and Voosoghi, B., 2003, Intrinsic deformation analysis of the earth’s surface based on displacement fields derived from space geodetic measurements. Case studies: present-day deformation patterns of Europe and of the Mediterranean area (ITRF data sets). J. Geodesy 77(5), 303–326. Gullu, M., Yilmaz, I., Yilmaz, M. and Turgut, B., 2011, An alternative method for estimating densification point velocity based on back propagation artificial neural networks, Studia Geophysica et Geodaetica, 55(1), 73-86. Jang, J. S., 1993, ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685. Malekshahian, Z. and Raoofian Naeeni, M., 2018, Deformation analysis of Iran Plateau using intrinsic geometry approach and C1 finite element interpolation of GPS observations, Journal of Geodynamics, 119, 47-61. Mars, P., Chen, J. R. and Nambiar, R., 1996, Learning algorithms: theory and applications in signal processing, Control and Communications, CRC Press, Boca Raton, Florida. Moghtased-Azar, K. and Grafarend, E. W., 2009, Surface deformation analysis of dense GPS networks based on intrinsic geometry: deterministic and stochastic aspects. J.Geodesy 83(5), 431–454. Moghtased-Azar, K. and Zaletnyik, P., 2009, Crustal velocity field modeling with neural network and polynomials, in: Sideris, M.G., (Ed.), Observing our changing Earth, International Association of Geodesy Symposia, 133, 809-816. Mashhadi Hossainali, M., 2006, A comprehensive approach to the analysis of the 3Dkinematics of deformation, Ph.D. thesis, Geodesy, Darmstadt, University of Darmstadt. Ratnam, D. V., Vindhya, G. and Dabbakuti, J. K., 2017, Ionospheric forecasting model using fuzzy logic-based gradient descent method, Geodesy and Geodynamics, 8(5), 305-310. Schalkoff, R. J., 1997, Artificial neural networks. Vol. 1. New York: McGraw-Hill. Segal, P. and Matthews, M. V., 1988, Displacement calculations from geodetic data and the testing of geophysical deformation models, Joural of Geophysical Research, 93, 14954-14966. Takagi, T. and Sugeno, M., 1985, Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 15(1), 116-132. Terada, T. and Miyabe, N., 1929, Deformation of earth crust in Kiranasai District and its relation to the orographic feature. Bull Earth Res Inst 7, 223–241. Van Gorp, S., Masson, F. and Chéry, J., 2006, The use of Kriging to interpolate GPS velocity field and its application to the Arabia-Eurasia collision zone, Geophysical Research Abstracts, 8, 02120. Vernant, Ph., Nilforoushan, F., Chery, J., Bayera, R., Djamour, Y., Massona, F., Nankali, H., Ritza, J.F., Sedighi, M. and Tavakoli, F. 2004a, Deciphering oblique shortening of central Alborz in Iran using geodetic data." Earth and Planetary Science Letters 223, 177-185. Vernant, Ph., Nilforoushan, F., Hatzfeld, D., Abassi, M.R., Vigny, C., Masson, F., Nankali, H. R., Martinod, J., Ashtiani, A., Bayer, R., Tavakoli, F. and Chery, J., 2004b, Present-day crustal deformation and plate kinematics in the Middle East constrained by GPS measurements in Iran and northern Oman, Geophys. J. Int., 157, 381-398. Voosoghi, B., 2000, Intrinsic deformation analysis of the earth surface based on 3-D displacement fields derived from space geodetic measurements, PhD Thesis, Department of Geodesy and Geoinformatics, Stuttgart University. Yakubu, I., Ziggah, Y. Y. and Asafo-Agyei, D., 2017, Appraisal of ANN and ANFIS for Predicting Vertical Total Electron Content (VTEC) in the Ionosphere for GPS Observations, Ghana Mining Journal, 17(2), 12-16. Yilmaz, M., 2013, Artificial neural networks pruning approach for geodetic velocity field determination, BCG-Boletim de Ciências Geodésicas. Zadeh, L. A., 1996, Fuzzy sets”. Information and control. 8, 338-353. Zarifi, Z., Nilfouroushan, F. and Raeesi, M., 2013, Crustal stress Map of Iran: insight from seismic and geodetic computations, Pure and Applied Geophysics, 171(7), 1219-1236. Zhang, J. R., Zhang, J., Lok, T. and Lyu, M., 2007, A hybrid particle swarm optimization–back-propagation algorithm for feed forward neural network training, Applied Mathematics and Computation, 185, 1026–1037. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,429 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 774 |