تقدير التّبخر- نتح المرجعي الشَّهري في منطقة صافيتا باستخدام الشَّبكة العصبيَّة الصنعيَّة
Abstract
يشكّل التبخر-نتح أحد عناصر الدورة الهيدرولوجية، الذي يصعب قياس كمياته الفعلية في الشروط الحقلية، لذلك يجري تقديره انطلاقاً من علاقات تجريبية تعتمد على بيانات عناصر المناخ، وتتضمن تلك التقديرات أخطاء متنوّعة بسبب عمليات التقريب. ويهدف البحث إلى تقدير دقيق لكمية التبخر الشهري في منطقة صافيتا, ويعتمد البحث على تقانة الشبكة العصبية الصنعية، حيث بُني الأنموذج الرياضي باستخدامNeural Fitting Tool (nftool) إحدى أدوات الماتلاب، واعتمد الأنموذج على البيانات الشهرية لدرجة حرارة الهواء والرطوبة النسبية في محطة صافيتا، كما استُخدِمت بيانات التبخر الشهري من حوض التبخر الأميركي صنف A لغرض التحقق من صحة أداء الشبكة، بعد تحويل الأنموذج إلى شكل قالب جاهز باستخدام تقانة Simulink المتاحة في حزمة برمجيات الماتلاب.
أثبتت نتائج الدراسة أنَّ الشبكة العصبية الصنعيَّة متعددة الطبقات، وذات الانتشار العكسي للخطأ تعطي نتائج جيدة في تقويم التبخر الشهري، اعتماداً على مجموعة البيانات المستخدَمة.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2015 �ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series
Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series . The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series Publisher
journal uses a CC BY-NC-SA license which mean
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.