پیش بینی دماهای حداکثر روزانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی:کرمان)

با توجه به توانایی شبکه های عصبی مصنوعی در شبیه سازی فرایندهای بسیار پیچیده، از آن ها برای پیش بینی و محاسبه پارامترهای اقلیمی استفاده می شود. هدف این پژوهش نیز پیش بینی دمای حداکثر روزانه در استان کرمان می باشد. بدین منظور پارامترهای اقلیمی روزانه به عنوان ورودی شبکه های عصبی، و دمای حداکثر روزانه به عنوان خروجی شبکه، طی دوره آماری 24 ساله (2013-1989) مورد استفاده قرار گرفته است نتایج این تحقیق بعد از آزمون شبکه، نشان داد که. شبکه پرسپترون چند لایه با توجه به میزان خطا و همبستگی بین داده ها از دقت بیشتری برخوردار است وخطای کمتر و همبستگی بیشتری نسبت به خروجی مورد نظر (دمای حداکثر روزانه) را نشان می دهد. همچنین از بین پارامترهای اقلیمی استفاده شده دمای حداقل و میانگین دمای تر نسبت به دیگر پارامترهای اقلیمی ورودی شبکه عصبی پیش بینی دمای حداکثر روزانه را با خطای کم و همبستگی بیشتری نشان می دهند.