مقایسه روش های رگرسیونی کلاسیک با شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان در رده بندی منابع آب های زیر زمینی

پیام:
چکیده:

در عصر حاضر دسته بندی داده ها به منظور تشخیص و پیش بینی وقایع، یکی از موضوعات بسیار مهم در علوم مختلف است. در علم آمار دیدگاه سنتی این کلاس بندی ها براساس روش های کلاسیک و بر پایه مدل های آماری از جمله رگرسیون لژستیک امکان‎ پذیر خواهد بود. در عصر حاضر که به عبارتی عصر انفجار اطلاعات نامیده می شود، در اکثر موارد با داده هایی مواجه هستیم که نمی توان توزیع دقیقی را برای آن ها یافت؛ از این رو استفاده از روش های داده کاوی و یادگیری ماشین که به مدل های از پیش تعیین شده نیاز ندارند، می تواند مسمر ثمر باشد. در بسیاری از کشورها تشخیص دقیق نوع منابع آب های زیر زمینی، یکی از مسایل قابل توجه در زمینه علوم آب است. در این مقاله به مقایسه نتایج حاصل از رده بندی یک مجموعه داده مربوط به منابع آب های زیرزمینی با استفاده از روش های رگرسیونی، شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان پرداخته ایم. نتایج از این کلاس بندی ها نشان داد که روش های یادگیری ماشین در تشخیص دقیق نوع چشمه ها موثر بوده است.

نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل
زبان:
فارسی
صفحات:
15 -23
لینک کوتاه:
magiran.com/p2140109 
برخی از خدمات از جمله دانلود متن مقالات تنها به مشترکان مگیران ارایه می‌گردد. شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 400,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!
توجه!
  • دسترسی به متن مقالات این پایگاه در قالب ارایه خدمات کتابخانه دیجیتال و با دریافت حق عضویت صورت می‌گیرد و مگیران بهایی برای هر مقاله تعیین نکرده و وجهی بابت آن دریافت نمی‌کند.
  • 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.