زهرا دوستی؛ ناصر معینی نقده؛ عباسعلی زمانی؛ لیلا ندرلو
چکیده
این مطالعه به منظور پیش‌بینی تغییرات جمعیت سن گندم در مزرعه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چند گانه انجام شد. داده‌های مربوط به نوسانات جمعیت سن گندم در مزرعه‌ای به مساحت یک هکتار در سال‌های 1394 و 1395 در شهرستان چادگان بدست آمد. در این مدل‌ها از متغیرهای تاریخ نمونه برداری، متوسط دما، میانگین رطوبت نسبی، سرعت باد، جهت ...
بیشتر
این مطالعه به منظور پیش‌بینی تغییرات جمعیت سن گندم در مزرعه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چند گانه انجام شد. داده‌های مربوط به نوسانات جمعیت سن گندم در مزرعه‌ای به مساحت یک هکتار در سال‌های 1394 و 1395 در شهرستان چادگان بدست آمد. در این مدل‌ها از متغیرهای تاریخ نمونه برداری، متوسط دما، میانگین رطوبت نسبی، سرعت باد، جهت باد، بارش به عنوان متغیرهای وروردی و تغییرات جمعیت سن مادر به عنوان متغیر خروجی استفاده شد. شبکه مورد استفاده از نوع پرسپترون چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا و روش یادگیری مارکوارت- لونبرگ بود. نتایج نشان داد بین این دو مدل، شبکه عصبی مصنوعی با ضریب تعیین 96/0 بهتر از رگرسیون با ضریب تعیین 40/0 تراکم جمعیت سن مادر را پیش بینی میکند. پس از انجام آنالیز حساسیت برای ساده تر شدن مدل و استخراج عوامل مؤثرتر، چهار عامل شماره روز سال، دما، رطوبت و سرعت باد انتخاب شدند. مدل شبکه عصبی بار دیگر با استفاده از این چهار عامل آموزش داده شد و مدلی با 11 لایه مخفی بهترین نتیجه را داد که ضریب تعیین مرحله آزمون مدل 97/0 بدست آمد که باز هم حاکی از دقت بالای آن نسبت به مدل رگرسیون خطی چند گانه با ضریب تعیین 43/0 بود.
