TY - JOUR ID - 46097 TI - تحلیل دقت و عدم قطعیت مدل شبکه‌ عصبی مصنوعی در پیش‌بینی عملکرد زعفران در خراسان جنوبی مبتنی بر داده‌های اقلیمی JO - زراعت و فناوری زعفران JA - JSAT LA - fa SN - 2383-1529 AU - ریاحی, حسین AU - خاشعی, عباس AU - سیفی, اکرم AD - استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ولیعصر (عج) رفسنجان AD - دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند Y1 - 2017 PY - 2017 VL - 5 IS - 3 SP - 255 EP - 271 KW - پارامترهای اقلیمی KW - تحلیل عدم قطعیت KW - شبکه عصبی مصنوعی KW - شبیه‌سازی مونت‌کارلو KW - عملکرد زعفران DO - 10.22048/jsat.2017.31901.1100 N2 - با توجه به حساسیت عملکرد زعفران و تأثیرپذیری آن از پارامترهای اقلیمی و خاصیت غیرخطی توابع عملکرد گیاهی، در این تحقیق پیش­بینی و تحلیل عدم­ قطعیت مدل شبکه عصبی مصنوعی در تخمین عملکرد زعفران انجام شد. بردار ورودی مدل از بین 37 مؤلفه مختلف، بر اساس استراتژی همبستگی و تحلیل تورم واریانس بهینه‌سازی شد و مدل با معماری 1-2-4-11 با تابع فعال‌سازی سیگموئید در مراحل سه­گانه آموزش و آزمایش و ارزیابی عملکرد برتری را نشان داد. مقادیر پارامترهای MAE و RMSE مدل شبکه عصبی مصنوعی در مرحله یادگیری برابر 3/0 و 5/0 و در مرحله آزمایش به­ترتیب 7/0 و 1 حاصل شد. نتایج تحلیل عدم قطعیت مونت­کارلو بر مبنای 1000 نمونه­گیری بدون جایگذاری، بر اساس فاکتورهای d-factor, 95% PPU, R2 بیانگر پهنای باند اطمینان مطلوب پیش­بینی­ها بود و الگو­های عمومی و کلی تغییرات عملکرد زعفران را به‌خوبی پیش­بینی نمود. متوسط ضریب R2 مدل در مرحله آموزش و آزمایش بر اساس 1000 شبیه­سازی مونت‌کارلو به­ترتیب 92/0 و 58/0 بود که برای مدل­های عملکرد گیاهی مبتنی بر داده­های اقلیمی دارای معنی­داری در سطح 1% است. با این­حال در شرایط حدی و مرزی، احتمال بروز وقایعی خارج از باند پیش­بینی 95 درصد وجود داشته و لزوم توجه به شرایط مدیریت تغذیه، کود، خاک و آب مزارع در مدل­های هوشمند پیش­بینی عملکرد را نشان می­دهد. بر اساس نتایج پژوهش حاضر برنامه­ریزان به­جای مواجهه با یک رقم به‌عنوان پیش­بینی، ترکیب این رقم و باند اطمینان را در اختیار داشته و می­توانند تصمیمات واقع­بینانه­تری اتخاذ نمایند. UR - https://saffron.torbath.ac.ir/article_46097.html L1 - https://saffron.torbath.ac.ir/article_46097_623e085764b2a63e7d7a929691ed8066.pdf ER -