![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,069 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,677,537 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,908,863 |
توسعه جعبه ابزار پیشبینی عملکرد محصول استراتژیک گندم با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین به منظور کاهش مخاطرات امنیت غذایی (مطالعه موردی: استان البرز) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 53، شماره 10، دی 1401، صفحه 2277-2294 اصل مقاله (2.18 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2022.342638.669260 | ||
نویسنده | ||
محمد انصاری قوجقار* | ||
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشگاه تهران ، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
گندم به عنوان اصلیترین غذای مردم در کشور از اهمیت ویژهای برخوردار است. گندم نه تنها یک کالای مهم کشاورزی-اقتصادی در دنیا محسوب میشود، بلکه به عنوان اهرمی قدرتمند در مناسبات سیاسی و جهانی شناخته میشود. از این رو تحلیل و پیشبینی وضعیت تولید این محصول در کشور همواره مورد توجه بوده است. هدف از این پژوهش پیشبینی مقدار عملکرد گندم (X) با استفاده از فرامدلهای هوشمصنوعی در مقیاس زمانی سالانه در استان البرز است. بدین منظور، با استفاده از دادههای سطح زیر کشت و تولید سالانه، عملکرد گندم در شش شهرستان نظرآباد، ساوجبلاغ، کرج، اشتهارد، فردیس و طالقان با طول دوره آماری 40 ساله (2020-1981) بررسی شد. پس از محاسبه مقدار عملکرد (تن در هکتار) و تشکیل سری زمانی سالانه، با استفاده از چهار روش هوشمصنوعی شامل الگوریتم بهترین همسایگی (KNN)، ماشینبردار پشتیبان (SVM)، برنامه-ریزی بیانژن (GEP) و شبکه بیزین (BN) عملکرد گندم در سال بعد پیشبینی شد. نتایج حاکی از افزایش دقت پیشبینیها در سالهای با تولید بیشتر بود؛ به نحوی که بر اساس نتایج حاصل از مدل BN، GEP، SVM و KNN ضریب همبستگی بین مقادیر عملکرد گندم مشاهدهشده و پیشبینیشده برای شهرستان کرج به ترتیب 84/0، 89/0، 91/0 و 92/0 بهدست آمد. با این توضیح که شهرستانهای کرج و طالقان به ترتیب بیشترین و کمترین تولید گندم را در بین این شهرستانها دارند. نتایج نشان داد روش KNN نسبت به سایر روشها، بهترین دقت را داشت و معیارهای ارزیابی R، RMSE و MAE آن به ترتیب از ۸۴/۰ تا ۹۲/۰، 21/0 تا 24/ 0 تن در هکتار و 11/0 تا 18/0 متغیر بود. در مجموع با مقایسه روشهای استفاده شده، روش KNN، بیشترین و روش BN کمترین دقت را برای پیشبینی مقدار عملکرد گندم در استان البرز داشتند. نتایج این مطالعه میتواند در تأمین و مدیریت امنیت غذایی در مناطق تحت مطالعه بسیار مفید واقع شود. | ||
کلیدواژهها | ||
امنیتغذایی؛ پیشبینی؛ عملکرد گندم؛ هوشمصنوعی | ||
مراجع | ||
Alvarez R. (2009). Predicting average regional yield and production of wheat in the Argentine Pampas by an artificial neural network approach. European Journal of Agronomy. 30, 70-77. doi:10.1016/j.eja.2008.07.005. Araghinejad, S. H. & Burn, D. (2005). Probabilistic forecasting of hydrological events using geostatistical analysis. Hydrological Sciences Journal- des Sciences Hydrologiques, 50(5), 57-66. Aslam F., Salman A. & Jan I. (2019). Predicting wheat production in Pakistan by using an artificial neural network approach. Sarhad Journal of Agriculture, 35(4), 1054-1062. Baier, W., and Robertson, G.W. (1967). Estimating yield components of wheat from calculated soil moisture. Can. J. Plant. Sci. 47: 617-30, doi:10.4141/cjps67-108. Basak, D., Pal, S. & Patranabis, DC. (2007). Support vector regression. Neural Information Processing, 11, 203- 225. Chipanshi A.C., Ripley E.A., & Lawford R.G. (1999). Large-scale simulation of wheat yields in a semi-arid environment using a crop-growth model. Agricultural Systems. 5: 57−66, doi:10.1016/s0308-521x (98)00082-1. Dahiya, S., Singh, B., Gaur, S., Garg, V. K., & Kushwaha, H. S. (2007). Analysis of groundwater quality using fuzzy synthetic evaluation. Journal of Hazardous Materials, 147(3): 938-946, doi:10.1016/j.jhazmat.2007.01.119. Danandehmehr, A. and M.R. Majdzadeh Tabatabai. 2010. Prediction of daily discharge trend of river flow based on genetic programming. Journal of Water and Soil, 24(2): 325-33 (in Persian). Doraiswamy P.C., Moulin S., Cook P.W., and Stern, V. (2003). Crop yield assessment from remote sensing. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69: 665−674, doi:10.14358/pers.69.6.665. Ferreira, C. (2001). Gene expression programming: a new adaptive algorithm for solving problems. Complex System, 13, 87-129. Ferreira, C. (2006). Gene expression programming: mathematical modeling by an artificial intelligence (studies in computational intelligence). Springer-Verlag New York, Inc. Secaucus, NJ, USA. Han J., Zhang Z., Cao J., Luo Y., Zhang L., Li Z., and Zhang J. (2020). Prediction of winter wheat yield based on multi-source data and machine learning in China. Remote Sensing 236(12): 1-22, doi:10.3390/rs12020236. Hosseini, S., Sioseh Mardeh, A., Fathi, P., & Sioseh Mardeh, M. (2007). Application of artificial neural network (ANN) and multiple regression for estimating assessing the performance of day farming wheat yield in ghorveh region, Kurdistan province. Agricultural reserch, 7(1), 41-45. Jayawardena, A. W., Li, W. K. & Xu, P. (2002). Neighbor selection for local modelling and prediction of hydrological time series. J. of Hydrology, 258, 40-57. Karlsson, M. & Yakowitz, S. (1987). Nearest-neighbor methods for nonparametric rainfall-runoff forecasting. Water Resources Research, 23(7), 1300-1308. Kaul, M., R. Hill, C. Walthall. (2005). Artificial neural networks for corn and soybean yield prediction. Agricultural Systems. 85: 1-18. doi:10.1016/j.agsy.2004.07.009. Khodabandeh, n. (1998). Cereals. Fifth Edition. University of Tehran Press, Tehran, 538. Khoshnevisan B., Rafiee S., Omid M. & Mousazadeh H. (2014). Development of an intelligent system based on ANFIS for predicting wheat grain yield on the basis of energy inputs. Information Processing in Agriculture, 1(1), 14-22. doi:10.1016/j.inpa.2014.04.001 Kingston, G.B., Lambert, M.F. & Maier, H.R. (2005). Bayesian training of artificial neural networks used for water resources modeling. Water Resources Research, 41(12), 11. https://doi.org/10.1029/2005WR004152. Koocheki, A., Kamali, GH.A. & Banaian, M. (1993). Simulation of primary production. The center of agrobiological research and department of theoretical production ecology, Wageningen, Netherlands. Published by World Meteorological Organization. Geneva, July. 219p. Kshirsagar, A.M. (1972). Multivariate analysis. Marcel Decker, Inc., New York. MacKay, D.J.C. (1992). A practical Bayesian framework for backpropagation networks. Neural Computation, 4(3), 448-472. Maselliو F., and Rembold, F. (2001). Analysis of GAC NDVI data for cropland identification and yield forecasting in Mediterranean African countries. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 67: 593−602. Mehnatkesh, A., Ayyubi, S., Jalalyan, A., & Dehgani, A. (2016). Comparison of multivariate linear regression and artificial neural networks models for estimating of rainfed wheat yield in some central Zagros areas. Iranian Dryland Agronomy Journal, 5(2), 119-133. Meshkani, A. & Nazemi, A. (2009). Introduction to data mining. Ferdowsi University of Mashhad, 456 pages. (in Farsi) Misra, D., Oommen, T., Agarwa, A., Mishra, SK. & Thompson, AM. (2009). Application and analysis of supportvector machine based simulation for runoff andsediment yield. Biosystems Engineering. 103(3), 527–535. Norouzi M., Ayoubi S., Jalalian A., Khademi H., and Dehghani A.A. (2010). Predicting rainfed wheat quality and quantity by artificial neural network using terrain and soil characteristics. Acta Agric Scandinavica, Section B-Plant Soil Sciences, 60, 341-352. doi:10.1080/09064710903005682. Pagie, L. & Mitchell, MA. (2002). Comparison of evolutionary and coevolutionary search. International Journal of Computational Intelligence and Application, 2, 53–69. Rahmani, E., Liaghat, A. & Khalili, A. (2010). Estimating Barley Yield in Eastern Azerbaijan Using Drought Indices and Climatic Parameters by Artificial Neural Network (ANN). Iranian Journal of Soil and Water Research, 39(1), 47-56. Servati, M., Barikloo, A., Alamdari, P. & Moravej, K. (2018). Application of Heuristic Methods in Prediction of Wheat Yield. Applied Soil Research, 6(3), 106-117. shahinejad, B. (2018). Comparison of wavelet neural network models, support vector machine and gene expression programming in estimating the amount of oxygen dissolved in rivers. Iran-Water Resources Research, 14(3), 226-238. Sharif, M. H. & Burn, D. (2006). Simulating climate change scenarios using an improved K-nearest neighbor model. J. of Hydrology, 325, 179-196 Singh, V.P., Translation, M.R. Najafi. (2002). Hydrological systems for rainfall modeling. Tehran University Press, First Edition, 578 pagesM. (in Farsi) Tarboton, D. G., Sharma, A., and Lall, U. (1993). The use of non-parametric probability distribution in streamflow modeling. In Proceeding of the 6 South African National Hydrological Symposium, Ed. S. A Todeschini, R. (1989). K-nearest neighbour method: Influence of data transformations and metrics. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 6, 213-220. Uossef gomrokchi, A., Baghani, J. & Abbasi, F. (2021). Evaluating the Capability of Data Mining Models in Predicting Irrigated Wheat Yield in Iran. Water and Soil, 35(2), 189-202. doi: 10.22067/jsw.2021.15029.0
Veelenturf L.P.J. (1995). Analysis applications of artificial neural networks. Simon and Schuster International Group, United States of America. Verma, U., Koehler, W., and Goyal, M. (2012). A study on yield trends of different crops using ARIMA analysis. Environ. Ecol., 30(4A), 1459-1463. Wall L., Larocque D., and Leger P.M. (2007). The early explanatory power of NDVI in crop yield modeling. International Journal of Remote Sensing. 29: 2211−2225. Wu F.Y., and Yen K.K. (1992). Application of neural network in regression analysis. Computer and Industrial Engineering. 23: 93-98. Yakowitz, S. J. (1985). Nonparametric density estimation, prediction, and regression for markov sequences. J. Am. Stat. Assoc., 80, 215-221. Yoon H, Jun SC, Hyun Y, Bae GO, Lee KK (2011) Acomparative study of artificial neural networks andsupport vector machines for predicting groundwaterlevels in a coastal aquifer. Journal of Hydrology, 396(4), 128–138. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 419 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 315 |