تعیین بهترین تابع فعال سازی لایه خروجی در شبکه عصر برای پیش بینی دبی اوج
نویسنده:
چکیده:
یکی از روش های پیش بینی دبی اوج استفاده از مدل جعبه سیاه از جمله شبکه عصبی مصنوعی است. نقطه ضعف شبکه های عصبی در جعبه سیاه عدم وجود قانون تایید شده برای معماری شبکه آنها است، معیار مناسبی برای تعیین تعداد لایه و تعداد نرون در لایه پنهان، نوع تابع فعالسازی برای لایه پنهان و لایه خروجی وجود نداشته و تنها راه حل استفاده از روش سعی و خطا می باشد. در این تحقیق با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون و با ثابت نگه داشتن نوع تابع فعالسازی برای لایه پنهان نوع تابع فعالسازی در لایه خروجی برای دو زیرحوزه گته ده و گلینک واقع در حوزه آبخیز طالقان بررسی گردید. 20 درصد داده ها برای مرحله آزمایش، 65 درصد برای مرحله آموزش و 15 درصد برای مرحله اعتبارسنجی وارد نرم افزار مطلب شدند و دو تابع فعالسازی خطی و سیگموئیدی برای لایه خروجی انتخاب گردید. در هر دو ایستگاه تابع خطی با داشتن کمترین RMSE برای لایه خروجی مناسب تشخیص داده شد و تعداد نرون مناسب در ایستگاه گته ده پنج و در ایستگاه گلینک شش انتخاب شد.
کلیدواژگان:
شبکه عصبی ، دبی اوج ، طالقان ، تابع فعالسازی ، لایه پنهان
زبان:
فارسی
در صفحه:
61
لینک کوتاه:
magiran.com/p892168
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!