مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند)


در حال بارگذاری
مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند)
23 اکتبر 2022
فایل ورد و پاورپوینت
2120
1 بازدید
۷۹,۷۰۰ تومان
خرید

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند) دارای ۲۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند)  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند) :

تعداد صفحات :۲۲

چکیده
یکی از مهم­ترین مسایل پیش روی کشاورزی فاریاب، تدوین الگوی کشت بهینه می باشد. در این راستا تخمین پارامترهای موثر بر کمیت و کیفیت آب قابل دسترس به عنوان یکی از مولفه­های حایز اهمیت در اتخاذ تصمیمات مدیریتی در پیشرفت و توسعه کشاورزی پایدار امری ضروری است. در این مطالعه از تکنیک شبکه­های عصبی مصنوعی برای تخمین سطح آب چاه­های پیزومتری و همچنین عوامل موثر بر کیفیت آب (EC , SAR) مورد استفاده برای کشاورزی بهره گرفته شده است. بدین منظور از داده های ماهانه برداشت شده سطح آب چاه های پیزومتری در طی ۷ سال و داده های مربوط به کیفیت آب در طول ۴ سال در دشت نهاوند استفاده شد. همچنین تراز سطح آب زیر زمینی شهرستان نهاوند در سال۸۶-۱۳۸۵با استفاده از سامانه اطلاعات مکانی ترسیم شد. کارایی مدل توسط معیارهای آماری شامل ضریب تعیین (R2) ، ریشه مربع میانگین خطا(RMSE) و میانگین قدرمطلق خطا (MAE) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج برآمده نشان داد که ضریب R2برای تخمین سطح آب چاه های پیزومتری برابر ۹۸/۰ و برای SARو EC به­ترتیب برابر با ۹۹۱/۰ و ۹۹۰/۰ بودند. نتایج فوق بیانگر توانایی مناسب شبکه­های عصبی مصنوعی به­عنوان تکنیکی برتر برای شبیه سازی پارامترهای کمی وکیفی موثر در تعیین الگوی کشت بود. همچنین نتایج حاصل از ترسیم مکانی سطح آب زیرزمینی توسط سامانه اطلاعات جغرافیایی حاکی از کمبود منابع آب­های زیر سطحی در این منطقه بود .

  راهنمای خرید:
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.