پیش بینی دمای هوای داخل گلخانه مجهز به سامانه ی سرمایش تبخیری با استفاده از مدل رگرسیونی و شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی در شهر کرمان)
محل انتشار: مجله مهندسی بیوسیستم ایران، دوره: 49، شماره: 4
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 99
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJBSE-49-4_005
تاریخ نمایه سازی: 31 اردیبهشت 1402
چکیده مقاله:
در کشاورزی امروزی، نقش گلخانه به عنوان ابزاری برای افزایش کمیت و کیفیت محصول، دارای اهمیت فراوان میباشد. شرایط داخلی گلخانه به برخی عوامل بیرونی وابسته است که بهطور معمول پیشبینی دقیق آنها به سادگی امکان پذیر نیست. هدف از اجرای این تحقیق، تخمین دمای هوای داخل گلخانه در حالتهای بدون تهویه و با استفاده از سامانهی سرماش تبخیری با روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیونی است. از برخی عوامل مانند شدت تابش خورشید، دمای هوای محیط، دمای دیواره شمالی گلخانه، دبی و دمای هوای ورودی به گلخانه، بهعنوان ورودی مدل رگرسیونی و شبکه عصبی استفاده گردید. برای آموزش شبکه عصبی از پرسپترون چندلایه با الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا و از الگوریتمهای آموزش لونبرگ مارکوارت، تنظیم بهروش بیزی و اسکالت کانژوگیت گرادینت و در مدل رگرسیونی از روش پیشرو و پسرو برای تعیین معادلات رگرسیونی استفاده شد. ارزیابی مدل شبکه عصبی و رگرسیونی با شاخصهای آماری میانگن مربعات خطا، ضریب تبیین و معیار متوسط قدر مطلق خطا تعیین گردید. مقایسه نتایج آماری حاکی از دقت بالاتر شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدل رگرسیونی است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محمد حسین شجاعی
بخش مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
حمید مرتضی پور
استادیار بخش مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
کاظم جعفری نعیمی
بخش مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
محمدمهدی مهارلویی
بخش مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :