اسدالله حجازی؛ محمد حسین رضایی مقدم؛ عدنان ناصری
چکیده
هدف تحقیق حاضر بررسی و مقایسه دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل تاپسیس در پهنه‌بندی خطر زمین لغزش در منطقه پایین‌دست سد سنندج است. این کار با استفاده از نرم افزار ARCGIS، زبان برنامه نویسی پایتون و مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و تاپسیس صورت گرفت. بدین منظور از 9 لایه ورودی در پهنه بندی خطر زمین لغزش استفاده شد. نقاط لغزشی و غیر لغزشی منطقه با استفاده ...
بیشتر
هدف تحقیق حاضر بررسی و مقایسه دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل تاپسیس در پهنه‌بندی خطر زمین لغزش در منطقه پایین‌دست سد سنندج است. این کار با استفاده از نرم افزار ARCGIS، زبان برنامه نویسی پایتون و مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و تاپسیس صورت گرفت. بدین منظور از 9 لایه ورودی در پهنه بندی خطر زمین لغزش استفاده شد. نقاط لغزشی و غیر لغزشی منطقه با استفاده از تصاویر ماهواره ای، مشخص گردید. از وزن یابی درونی در تعیین وزن لایه ها استفاده شد. در مدل شبکه عصبی داده ها با استفاده از یک شبکه پرسپترون چندلایه با الگوریتم یادگیری آدام آموزش دیدند. ساختار شبکه دارای 9 نرون در لایه ورودی، 30 نرون در لایه میانی و 1 نرون در لایه خروجی است. در مدل تاپسیس پس از بی مقیاس سازی ماتریس تصمیم از روش آنتروپی شانون برای وزن دهی به معیارها و به منظور تعیین فاصله نسبی از ایده آل مثبت و منفی از فاصله اقلیدسی استفاده شد. پس از آماده سازی مدلها، منطقه مورد مطالعه با 970 کیلومتر مربع با 9 متغیر ورودی که تبدیل به داده های رستری به پیکسل های 30*30 شدند تحلیل شد. نتایج تحلیل به صورت نقشه ای با پنج طبقه خطر زمین لغزش برای هر مدل ترسیم گردید. بعد از اعمال 5 روش محاسبه میزان خطا جهت صحت سنجی مدلها مشخص گردید مدل شبکه عصبی پرسپترون دارای خطای کمتر و انطباق بیشتری است و با جغرافیای منطقه سازگاری بهتری دارد.
