مقاله شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان

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

  مقاله شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان  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 شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان :

مقاله شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در ۱۳۸۸ در پژوهش های حفاظت آب و خاک (علوم کشاورزی و منابع طبیعی) از صفحه ۷۹ تا ۱۰۰ منتشر شده است.
نام: شبیه سازی تبخیر تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روش های تجربی در مقایسه با اندازه گیری های لایسی متری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان
این مقاله دارای ۲۲ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله مدل سازی
مقاله شبکه عصبی مصنوعی
مقاله سیستم استنتاج تطبیقی عصبی – فازی
مقاله تبخیر تعرق مرجع
مقاله همدان

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
در این مقاله از دو روش مبتنی بر هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و سیستم استنتاج تطبیقی عصبی – فازی (ANFIS) و دو مدل پنمن مانتیث فائو ۵۶ (PMF56) و بلانی کریدل (BC) برای مدل سازی سیستم غیرخطی تبخیر تعرق گیاه مرجع (ET_۰) که داده های ورودی – خروجی آن به صورت سری زمانی دو ساله (۷۷-۱۳۷۶) بودند، استفاده شد. ساختار شبکه ANN و ANFIS به گونه ای طراحی شدند تا ضمن مقایسه عملکرد آرایه های متفاوت، بتوانند تاثیر مشخصات و رفتار دینامیکی سیستم را در مدل سازی نشان دهند. نتایج به دست آمده از ۴ روش با داده های سال های ۱۳۷۶ و ۱۳۷۷ لایسی متر زهکش دار به ابعاد ۲۲۵×۱×۱ متر برای گیاه مرجع چمن و داده های هواشناسی مشتمل بر دمای حداقل و حداکثر، رطوبت نسبی حداقل و حداکثر، ساعات آفتابی و سرعت باد، در منطقه نیمه خشک سرد همدان تحت واسنجی قرار گرفتند. نشان داده شد که روش های هوش مصنوعی بهتر از روش های کلاسیک قادر به تخمین رفتار سیستم در همه مراحل عملکرد چه مرحله افزایش تبخیر تعرق و چه مرحله کاهش تبخیر تعرق می باشند. افزون بر مزیت یاد شده، روش های هوش مصنوعی دارای دقت و سرعت بهتری در تخمین ET_۰ در مقایسه با روش های کلاسیک می باشند. آزمون مدل های هوش مصنوعی با داده های کاملا مستقل از داده های مورد استفاده در آموزش شبکه نشان داد که نتایج مدل سازی برای این نوع فرآیند دینامیکی غیرخطی با ضریب همبستگی برابر ۰۹۵، کاملا قابل اعتماد است. از دیگر نتایج این مطالعه می توان به مناسب تر بودن ANN نسبت به ANFIS و همچنین روش دمایی BC نسبت به مدل ترکیبی PMF56 اشاره داشت. همچنین این پژوهش نشان داد که مدل ANN با آرایش۱-۳-۶ و قانون یادگیری پس انتشار پیش خور در مقایسه با مدل بهینه ANFIS با قانون یادگیری پس انتشار، نتایج ET_۰ بهتری را در شرایط اقلیمی مورد مطالعه ارایه می نماید.