Az ANFIS mesterséges neurális hálózat lehetséges bemeneti adatainak vizsgálata csapadék-lefolyás modellezés esetén
  • Metaadatok
Tartalom: https://ojs.mtak.hu/index.php/hidrologiaikozlony/article/view/18334
Archívum: Hidrológiai Közlöny
Gyűjtemény: Tudományos közlemények
Cím:
Az ANFIS mesterséges neurális hálózat lehetséges bemeneti adatainak vizsgálata csapadék-lefolyás modellezés esetén
Létrehozó:
Négyesi, Klaudia
Nagy , Eszter Dóra
Kiadó:
Hungarian Hydrological Society
Dátum:
2025-02-22
Téma:
Adaptív Neuro-Fuzzy Következtető Rendszer
ANFIS
csapadék-lefolyás modellezés
mesterséges neurális hálózat
Arany-patak
Torna-patak
Tartalmi leírás:
Napjainkban a mesterséges neurális hálózatok használata széleskörűen elterjedt számos tudományterületen, így a hidrológia területén is egyre több kutatás készül az alkalmazhatóságuk vizsgálatára. Csapadék-lefolyás modellezés esetén az egyik legígéretesebb hálózat az úgynevezett adaptív neuro-fuzzy következtető rendszer, avagy az ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System), melynek előnye, hogy hatékonyan ötvözi mesterséges neurális hálózatok taníthatóságát a fuzzy rendszerek rugalmas szerkezetével. Az ANFIS alkalmassá tehető a nem lineáris környezeti folyamatok modellezésére és a nem lineáris komponensek összefüggéseinek azonosítására, többek között az általunk alkalmazott Takagi-Sugeno típusú rendszer segítségével. Jelen kutatás során kilenc-kilenc eltérő input adatsorral kalibrált ANFIS alapú csapadék-lefolyás modell eredményeit hasonlítottuk össze a Torna-patak és az Arany-patak vízgyűjtőire. A modelleket MATLAB környezetben építettük fel az „anfis” függvény használatával. A vizsgált input adatsorok között szerepelt a csapadék, a megelőző napi vízhozam, a megelőző csapadék index, a hőmérséklet és a potenciális párolgás. A bemeneti adatok előfeldolgozása során megtörtént az adatsorok ellenőrzése, illetve standardizálása. A felépített modellek két csoportra oszthatóak: hat-hat modell esetében figyelembe vettük, további három-három modell esetében elhagytuk a vízhozam adatok bemeneti adatsorként történő felhasználását. A modellek érzékenységvizsgálata alapján a kezdeti kapcsolatok optimális értéke 2, amíg a maximális tanítási körök értékére 500 elegendőnek bizonyult. A mintaterületekre futtatott kilenc-kilenc modell eredményei alapján megállapítható, hogy az ANFIS alapú csapadék-lefolyás modellek megfelelő modellhatékonysággal rendelkeznek a kalibráció során, azonban a modellek teljesítménye a validáció során ettől lényegesen elmarad. A vízhozam adatokat inputként alkalmazó, illetve nem alkalmazó modellek esetén is azon modellek teljesítettek a legjobban, melyek az összes vizsgált input adatsort tartalmazták. Azonban a modellek bizonyos időpillanatokban kiugró értékeket eredményeztek, melyre a lehetséges magyarázat a mesterséges neurális hálózat számítási módszerében vagy szerkezetében keresendő.
Nyelv:
magyar
Típus:
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Formátum:
application/pdf
Azonosító:
10.59258/hk.18334
Forrás:
Hidrológiai Közlöny; Évf. 105 szám 1 (2025); 55-63
2939-8495
0018-1323
Kapcsolat:
Létrehozó:
Copyright (c) 2025 Klaudia Négyesi, Eszter Dóra Nagy