پیش بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی - موجکی
نویسنده:
چکیده:
خشکسالی به عنوان یکی از مهم ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از موثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم های پیش بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق برای پیش بینی خشکسالی های آتی، از تلفیق الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی-موجکی در تحلیل شاخص بارندگی استاندارد شده، استفاده گردید و در نهایت نشان داده شد که به کارگیری روش تلفیقی مذکور در مقایسه با تلفیق الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی، نتایج مطلوبی را ارائه می دهد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
انتشار در:
در صفحه:
48
لینک کوتاه:
magiran.com/p1052902
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!