تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,323 |
تعداد مقالات | 16,270 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,954,080 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,624,759 |
تخمین پایداری خاکدانه در خاکهای جنگلی استان گیلان بوسیله شبکه عصبی مصنوعی و توابع انتقالی رگرسیونی | ||
دانش آب و خاک | ||
مقاله 12، دوره 21، شماره 3، آبان 1390، صفحه 153-162 اصل مقاله (187.53 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
عادله علی جانپور شلمانی* 1؛ محمود شعبانپور2؛ حسین اسدی2؛ فرید باقری3 | ||
1دانشگاه گیلان، رشت | ||
2دانشگاه گیلان | ||
3مرکز تحقیقات چای کشور لاهیجان | ||
چکیده | ||
استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی و توابع انتقالی رگرسیونی در برآورد ویژگیهای دیریافت خاک از جمله پایداری خاکدانهها، هزینه و زمان لازم برای اندازهگیری مستقیم این ویژگیها را کاهش میدهد. در این پژوهش 100 نمونه خاک از جنگلهای استان گیلان تهیه شد. ماده آلی، جرم ویژه ظاهری، کربنات کلسیم معادل، جرم ویژه حقیقی، تخلخل، مقاومت مکانیکی خاک، رس، شن، سیلت، pH و هدایت الکتریکی به عنوان متغیرهای مستقل و میانگین هندسی قطر خاکدانهها (GMD) به عنوان متغیر وابسته تعیین شدند. نمونهها به صورت تصادفی به دو سری شامل 80 داده برای آموزش و 20 داده برای آزمون مدلها تقسیم شدند. برای ایجاد توابع انتقالی رگرسیونی از روش گام به گام و به منظور تشکیل شبکههای عصبی مصنوعی از الگوریتم آموزشی مارکوارت-لورنبرگ و ساختار پروسپترون سه لایه با شش نرون در لایه پنهان استفاده شد. بر اساس نتایج ماتریس همبستگی بین GMD بهعنوان متغیر وابسته و متغیرهای مستقل، تعداد 18 گروه متغیر مستقل برای دادهها انتخاب شدند. این متغیرها یک بار به عنوان متغیرهای ورودی توابع انتقالی رگرسیونی چندگانه و یک بار به عنوان متغیرهای ورودی شبکه عصبی مصنوعی به کار رفتند. بر اساس آمارههای ضریب تبیین تصحیح شده (R2ady)، ریشه دوم میانگین مربعات خطا (RMSE) و برتری نسبی (RI) مدل با متغیرهای ورودی pH، جرم ویژه حقیقی، سیلت و مقاومت مکانیکی خاک بهترین مدل شبکه عصبی مصنوعی برای برآورد GMD دادههای مورد آزمایش شناخته شد. | ||
کلیدواژهها | ||
خاکدانه؛ شبکههای عصبی مصنوعی؛ میانگین هندسی قطر خاکدانهها (GMD) | ||
مراجع | ||
بای بوردی م، 1372. فیزیک خاک. انتشارات دانشگاه تهران. رضایی ع و سلطانی ا، 1377. مقدمهای بر تحلیل رگرسیون کاربردی. انتشارات دانشگاه صنعتی اصفهان. منهاج م ب، 1381. مبانی شبکههای عصبی مصنوعی (جلد اول). انتشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر. نوابیان م ، 1382. تخمین هدایت آبی اشباع با استفاده از توابع انتقالی. پایان نامهی کارشناسی ارشد، دانشکده کشاورزی دانشگاه تهران. Barral MT, Arias M and Guerif J, 1998. Effect of iron and organic matter on the porosity and structural stability of soil aggregates. Soil & Tillage Research 46: 261-272.
Chenu C, Le Bissonnias Yand Arrouays D ,2000. Organic matter influence on clay wettability and soil aggregate stability. Soil Sci Soc Am J 64: 1479-1486.
Doai M, Shabanpaour Shahrestani M, Bagheri F and Navabiyan M, 2006. Comparison of regression pedotransfer functions and artificial neural networks to simulation of soil hydraulic properties. Accepted in. 18th WCSS. USA.
Emerson WW, 1991. Structural decline of soils, assessment and prevention. Aust J Soil Res 24: 905-921.
Ghielmi L and Eccel E, 2006. Descriptive models and artificial neural networks for spring frost prediction in an agricultural mountain area. Computers and Electronics in Agriculture 54: 101-114.
Heuvelmans G , Muys B and Feyen J, 2006. Regionalisation of the parameters of a hydrological model: Comparison of linear regression models with artificial neural nets. Journal of Hydrology 319: 245-265.
Klut A (ed.), 1986. Method of Soil Analysis. Part 1. Physical and Mineralogical Properties. ASA and SSSA. Madison, WI.
Lentzsch P, Wieland R and Wirth S, 2005. Application of multiple regression and neural network approaches for landscape-scale assessment of soil microbial biomass. Soil Biology and Biochemistry 37: 1577-1580.
Marquardt DW, 1963. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameter. J SocInd Appl Math 11: 431–441.
Merdun H, Cinar O, Meral R and Apan M, 2006. Comparioson of artificial neural network and regression pedotramsfer functions for prediction water retention and saturated hydraulic counductivity. Soil & Tillage Res 90: 108-116.
Minasny B and McbartneyAB, 2002. The neuro method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Sci Soc Am J 66: 352-361.
Minasny B, Hopman JW, Harter TX, Eching T, Toli A and DentonMA , 2004. Neural networks prediction of soil hydraulic functions for alluvial soils using multi step outflow data. Soil Sci Soc Am J 68: 417- 429.
Mohammadi J, 2002.Testing an artificial neural network for predicting soil water retention characteristics from soil physical and chemical properties. Paper No. 378 and 943. 17th WCSS. Thailand. Paper no:378. Paper no: 943
Neufeldet H, Ayarza MA,. Resck DVS and Zech W, 1999. Distribution of water-stable aggregate in Cerrado Oxisols. Soil & Tillage Res 93: 85-99.
Page AL, Miller RH and Keeney DR, 1982. Method of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties. ASA and SSSA. Madison, WI.
Ryan M, Müller C, Di HJ and Cameron KC, 2005. The use of artificial neural networks (ANNs) to simulate N2O emissions from a temperate grassland ecosystem Ecological Modeling 175: 189-194.
Schaap MG, Leij FJ and Van Genuchten MTh, 2001. A computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierachical pedotransfer functions. Journal of Hydrology 251: 202-220.
Shrestha BM, Singh BR, Sitaula BK, Lai R and Barjacharya RM, 2007. Soil aggregate and particle-associated organic carbon under different land use in Nepal. Soil Sci Soc Am J 71: 1194-1203.
Tamari S, Wosten JHM and Ruiz-Suarez JC, 1996. Testing an artificial neural network for predicting soil hydraulic conductivity. Soil Sci Soc Am J 60: 1732-1741. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,874 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,378 |