تأثير إضافة معامل الزمن على أداء الشبكة العصبية الاصطناعية في تقدير التّبخر اليومي في المنطقة الجبلية من الساحل السوري


الملخص بالعربية

تهدف هذه الدراسة إلى بناء أنموذج رياضي لتقدير التبخر من المنطقة الجبلية من الساحل السوري، باستخدام الشبكة العصبية الصنعيَّة و ذلك اعتماداً على أربعة بارمترات جوية، و هي درجة الحرارة، الرطوبة النسبية، سرعة الرياح و السطوع الشمسي، و من ثم دراسة تأثير إضافة معامل الزمن على تقدير التبخر. بني الأنموذج الرياضي باستخدام Neural Fitting Tool إحدى أدوات الماتلاب، و قد اعتمد على البيانات اليومية للبارامترات المذكورة في منطقة الدراسة بالإضافة إلى معامل الزمن، كما استُخدِمت بيانات التبخر اليومي المقيسة بوساطة حوض التبخر الأميركي صنف A كمخرجات مأمولة لغرض التحقق من صحة أداء الشبكة. و تظهر النتائج تفوق الشبكة المضاف لها معامل الزمن حيث بلغ معامل الارتباط فيها لمجموعة التحقق 0.8919 و متوسط مربع الخطأ 0.02166 بينما كانت قيمة معامل الارتباط للشبكة المستخدمة للتنبؤ بقيمة التبخر اعتماداً على المعطيات المناخية بدون إدخال معامل الزمن 0.8324 و متوسط مربع الخطأ 0.0327.

المراجع المستخدمة

Jadeja, V, Artificial neural network estimation of Reference Evapotranspiration from pan evaporation in a semi-arid environment. National Conference on Recent Trends in Engineering & Technology, 13-14 May 2011
Kumar,P. et al, Evaporation Estimation Using Artificial Neural Networks and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Techniques , Pakistan Journal of Meteorology, Vol. 8, Issue 16: Jan 2012, 81-88
SAMMEN, S. Forecasting of evaporation from Hemeren reservoir by using artificial neural networks. College of Engineering, Diyala University, Iraq. 2012

تحميل البحث