Προσομοίωση εδαφικής υγρασίας με χρήση νευρωνικών δικτύων
Creators: name: Αξιος, Στέργιος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Εδαφική υγρασία
Νευρωνικά δίκτυα
Μοντέλο SWBACROS
Soil moisture
Neutral Networks
SWBACROS model

description: Στη διατριβή αυτή αναπτύχθηκαν πέντε διαφορετικά σενάρια τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ΤΝΔ), για την εκτίμηση της περιεχόμενης εδαφικής υγρασίας σε τρία βάθη ενός καλλιεργούμενου αγρού, χρησιμοποιώντας ως μεταβλητές εισόδου τα ημερήσια μετεωρολογικά δεδομένα της περιοχής και τα δεδομένα που προέκυψαν από τη χρήση του μαθηματικού μοντέλου S.W.BA.CRO.S. για την περίπτωση του αγρού που εξετάσθηκε. Τα σενάρια αυτά περιλάμβαναν τη χρήση διαφορετικού αριθμού και είδους μεταβλητών εισόδου στο ΤΝΔ, καθώς και διαφορετικά είδη προεπεξεργασίας των χρονοσειρών των μεταβλητών αυτών. Παράλληλα, έγιναν και δοκιμές με διαφορετικό αριθμό νευρώνων στο κρυφό επίπεδο του ΤΝΔ. Το είδος του ΤΝΔ που επιλέχθηκε να χρησιμοποιηθεί ήταν το δίκτυο πολλών επιπέδων (multi-layerperceptron ή MLP), με ένα κρυφό επίπεδο, ενώ ως αλγόριθμος διόρθωσης του σφάλματος των συναπτικών βαρών χρησιμοποιήθηκε ο αλγόριθμος των Levenberg – Marquardt. Τα ημερήσια δεδομένα αφορούν τη χρονική περίοδο από τις 9 Ιουνίου του 1998 μέχρι και τις 7 Οκτωβρίου του 1998. Στα σενάρια στα οποία χρησιμοποιείται ως μεταβλητή εισόδου η τιμή της υγρασίας του εδάφους της προηγούμενης ημέρας, φαίνεται να έχουν την καλύτερη απόδοση στην πρόβλεψη πετυχαίνοντας άριστες τιμές του συντελεστή απόδοσης του μοντέλου (Μ.Ε. &gt; 0,98). Διαπιστώθηκε, επίσης ότι μπορεί να αποδοθεί αρκετά ικανοποιητικά η εκτίμηση της υγρασιακής κατάστασης του εδάφους χρησιμοποιώντας ως μεταβλητή εισόδου την αθροιστική χρονοσειρά της βροχόπτωσης ή της διαφοράς της βροχόπτωσης με τη δυνητική εξατμισοδιαπνοή ή το δείκτη φυλλικής επιφάνειας (Μ.Ε. &gt; 0,61). Από τις μεθόδους προεπεξεργασίας των δεδομένων φαίνεται πως η τυχαιοποίηση της σειράς των δεδομένων στη χρονοσειρά, πριν ξεκινήσει η διαδικασία της εκπαίδευσης παίζει πολύ σημαντικό ρόλο στην απόδοση του δικτύου, αφού ελλείψει της η προγνωστική απόδοση του ΤΝΔ μειώνεται αισθητά, σε σχέση με τα σενάρια στα οποία τα δεδομένα υφίστανται αυτή την τεχνική. Τέλος, η μέθοδος της διαδοχικής απαλοιφής μεταβλητών φάνηκε να μην επηρεάζει σημαντικά την απόδοση του ΤΝΔ, αλλά μπορεί ωστόσο να επιτευχθεί η ίδια απόδοση, με τη χρήση λιγότερων δεδομένων
description: In this thesis five different scenarios of artificial neural networks (ANN) were developed, for the estimation of the soil moisture content of the first three soil layers of a cultivated field. The input variables that were used were the daily climate data and data that were derived from the use of the S.W.BA.CRO.S. mathematical model for the specific field that was selected. The difference between the selected scenarios is in the use of different input variable number for the ANN, as well as in the use of different kind of pre-processing methods for the time-series of the input variables. At the same time, for each scenario, trials with different number of neurons in the hidden layer of the ANN were occurred. The selected ANN was a multi-layer perceptron (MLP), with one hidden layer, while the Levenberg – Marquardt algorithm was used for the correction of the synaptic weight error. The daily data were collected during the period from the 9th of June, 1998 till the 7th of October, 1998. In the scenarios that the value of the previous day's soil moisture were used as an input variable, appear to have the best performance in the forecast, achieving excellent model coefficient performance values (M.E. &gt; 0.98). It has also been found that the estimation of the soil moisture status can be satisfactorily described by using either the cumulative time series of rainfall or the subtraction of rainfall and potential evapotranspiration or even the leaf area index (M.E. &gt; 0.61) as an input variable. From the data pre-processing methods it appears that randomization of the data in the time series before the training process starts plays a very important role in the network performance, since in its absence, the predictive performance of the ANN is significantly reduced, compared to the scenarios in which the data is subject to this technique. Finally, the method of backward elimination did not appear to significantly affect the performance of the ANN, but the same performance can be achieved by using less data