|
واکاوی کارایی روش های مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره در پیش بینی کشند
|
محمد ذونعمت کرمانی   ، یارمحمد بای |
| ، zounemat@uk.ac.ir |
|
|
چکیده: (17988 مشاهده) |
| پیش‌بینی تغییرات کشند، به‌دلیل اهمیتی که در برنامه‌ریزی‌های ناوگان دریایی و نظامی، حمل و نقل و کشتیرانی، طراحی بنادر و سایر مسایل مرتبط با امور دریا دارد؛ از دیرباز مورد توجه بوده است. هدف این مطالعه بررسی عملکرد مدل‌های شبکه‌های عصبی پیش‌خور با 3 الگوریتم یادگیری کاهش شیب، شیب مزدوج و لونبرگ-مارکوارد در پیش‌بینی ساعتی تغییرات کشند است. به‌علاوه در تحقیق حاضر، نتایج حاصل از مدل رگرسیون خطی چندمتغیره نیز مد نظر قرار گرفته است. برای این منظور داده‌هایساعتی مشاهداتی ایستگاه ساحلی خلیج چابهار در دریای عمان و ایستگاه‌های جزیره کیش و بندر امام خمینی(ره) در سواحل شمالی خلیج فارس در یک بازه 90 روزه مورد استفاده قرار گرفته‌اند. به‌منظور تعیین مقدار وقفه مناسب در مدل‌سازی زمانمند، شیوه خودهمبستگی جزئی به‌کار گرفته شده است. نتایج ارزیابی مدل‌ها بر اساس شاخص‌های ریشه میانگین مجذور خطا و درصد مطلق خطا حاکی از آن است که مدل شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم لونبرگ-مارکوارد بالاترین دقت را در پیش‌بینی تغییرات کشند در هر 3 ایستگاه مطالعاتی دارا است. این الگوریتم به‌طور متوسط به‌میزان 22، 4 و2 درصد دقت پیش‌بینی‌های مدل‌های رگرسیون خطی چندمتغیره، الگوریتم کاهش شیب و شیب مزدوج را بهبود بخشیده است. در نهایت تحلیل خطای مربوط به مجموع باقیمانده‌ها، بیش‌پیش‌بین بودن مدل‌های شبکه عصبی در ایستگاه‌های جزیره کیش و بندر امام خمینی(ره) و کم‌پیش‌بین بودن آن‌ها را در ایستگاه خلیج چابهار را آشکار می‌سازد. |
|
| واژه‌های کلیدی: لاک‌پشت رگرسیون خطی چندمتغیره، شکبه عصبی مصنوعی، کاهش شیب، شیب مزدوج، لونبرگ-مارکوارد، پیش‌بینی کشند |
|
|
متن کامل [PDF 1138 kb]
(3516 دریافت)
|
نوع مطالعه: پژوهشي |
دریافت: 1392/4/12 | پذیرش: 1395/7/27 | انتشار الکترونیک: 1395/7/27
|
|
|
|
|
|
.jpg)
