Εκτίμηση της εξατμισοδιαπνοής αναφοράς με μοντέλα τεχνητών νευρωνικών δικτύων
Creators: name: Αντωνόπουλος, Αθανάσιος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Εξατμισοδιαπνοή αναφοράς
Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
Penman-Monteith
Reference evapotranspiration
Artificial neural networks

description: Στην διατριβή αυτή διερευνήθηκε η αρχιτεκτονική τεχνητών νευρωνικών δικτύων στην εκτίμηση της εξατμισοδιαπνοής αναφοράς από ημερήσια μετεωρολογικά δεδομένα θερμοκρασίας, ηλιακής ακτινοβολίας, ταχύτητας ανέμου και σχετικής υγρασίας. Ο αλγόριθμος που χρησιμοποιήθηκε βασίζεται στην αρχιτεκτονική των τεχνητών νευρωνικών δικτύων της πρόσω προώθησης πολλαπλών επιπέδων (multi-layer feed forward artificial neural networks) και τη μεθοδολογία της πίσω ανάδρασης (back-propagation) για την βελτιστοποίηση της λύσης. Ημερήσιες τιμές της εξατμισοδιαπνοής αναφοράς υπολογίστηκαν με την αξιόπιστη μέθοδο των Penman- Monteith. Ημερήσια δεδομένα για την περίοδο Απρίλιος με Οκτώβριος των διαδοχικών ετών 2008, 2009 και 2010 χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση και τον έλεγχο των μοντέλων ΑΝΝ. Η αρχιτεκτονική του δικτύου 4-6-1 με τις τέσσερεις μετεωρολογικές μεταβλητές στο επίπεδο εισόδου, έξι νευρώνες στο κρυφό επίπεδο και την εξατμισοδιαπνοή αναφοράς στο επίπεδο εξόδου, με αριθμό επαναλήψεων 1000 και σιγμοειδή συνάρτηση ενεργοποίησης αποδείχθηκε ότι δίνει τα καλύτερα αποτελέσματα με r = 0,992 και RMSE = 0,722 mm/day. Η διερεύνηση του πληθυσμού των δεδομένων για την εκπαίδευση και τον έλεγχο του μοντέλου έδειξε ότι τα αποτελέσματα είναι ιδιαίτερα ευαίσθητα και μπορούν να οδηγήσουν σε λάθη και αποκλίσεις. Επίσης η μείωση του αριθμού των μεταβλητών εισόδου είτε σε τρείς είτε σε δυο μπορεί να περιγράψει εξίσου ικανοποιητικά την εξατμισοδιαπνοή αναφοράς. Τα αποτελέσματα αυτά συγκρίθηκαν και με άλλες συμβατικές μεθόδους υπολογισμού της εξατμισοδιαπνοής όπως αυτή του Hargreaves. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να δώσουν λύσεις στο πρόβλημα προσδιορισμού της εξατμισοδιαπνοής αναφοράς επειδή έχουν τη δυνατότητα να εκπαιδευτούν σε μεγάλο όγκο δεδομένων και παράγουν αποτελέσματα αποδεκτής ακρίβειας.
description: The purpose of this thesis was to evaluate the use of artificial neural networks (ANN) in order to estimate the reference evapotranspiration using daily meteorological data. The datasets that were used consisted of daily measurements of temperature, solar radiation, wind speed and relative humidity for the period from April to October of the years 2008, 2009 and 2010. The daily values of the reference evapotraspiration were calculated using the Penman-Monteith equation for the consecutive years of 2008, 2009 and 2010. Those datasets were used for training and testing the ANN. The algorithm that was used is based on the architecture of the multi-layer feed forward artificial neural networks and it is using a back-propagation algorithm for optimization. A number of network architectures were investigated using different number of data in the training and testing phases. The architecture that was finally chosen has the 4-6-1 structure, with 4 neurons in the input layer, 6 neurons in the hidden layer and 1 neuron in the output layer which corresponds to the reference evapotraspiration, 1000 epoch and using a sigmoid transfer function. The results of this network proved to be really close with the measured ones which is also verified from the values of r = 0,992 and RMSE = 0,722 mm/day between the measured and the calculated ones. Further investigation proved that the results of the ANN can be greatly influenced by the number of the input data which can lead to significant error and deviation. On the other hand, lowering the number of neurons in the input layer, to three or even two, can give us sufficient results in the estimation of the reference evapotraspiration. Those results were also compared to other typical methods of estimating the reference evapotraspiration like the Hargreaves equation. In conclusion, the artificial neural networks ANN can be used to solve problems estimating the reference evapotraspiration using a number of input data for training and giving us accurate results.