https://doi.org/10.15255/KUI.2019.004
Objavljen: Kem. Ind. 68 (7-8) (2019) 303–316
Referentni broj rada: KUI-04/2019
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Predviđanje klimatskih parametara iz fizikalno-kemijskih parametara pomoću umjetnih neuronskih mreža: studija slučaja Ain Defla (Alžir)

L. Gheraba, L. Khaouane, O. Benkortbi, S. Hanini i M. Hamadache

Sažetak

Poznavanje klime neke regije osnovni je zadatak jer omogućuje predviđanje klimatskih parametara u budućnosti. U ovom su istraživanju maksimalna i minimalna mjesečna temperatura zraka (T_air,min, T_air,max), relativna vlažnost (RH) i trajanje sunčeve svjetlosti (SD) modelirani višestrukom linearnom regresijom (MLR) i višeslojnim perceptronskim metodama (MLP). Za četiri klimatska parametra interna i eksterna validacija modela MLP-ANN pokazala je visoke vrijednosti R² i Q² u području 0,81 – 0,98. Usklađenost izračunatih i eksperimentalnih vrijednosti potvrdilo je da jednadžba temeljena na ANN-u brzo i uz niže troškove predviđa te parametre.

Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ključne riječi

klimatski parametri, neuronska mreža, modeliranje, fizikalno-kemijski parametri