Az ANFIS mesterséges neurális hálózat lehetséges bemeneti adatainak vizsgálata csapadék-lefolyás modellezés esetén

Négyesi, Klaudia and Nagy, Eszter Dóra (2025) Az ANFIS mesterséges neurális hálózat lehetséges bemeneti adatainak vizsgálata csapadék-lefolyás modellezés esetén. HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY, 105 (1). pp. 55-63. ISSN 0018-1323

Preview

Text 18334-Cikkszovege-75766-1-10-20250329.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (871kB) | Preview

Abstract

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.

Actions (login required)

Edit Item