- Tytuł:
-
Modelowanie różnic parametrów termicznych powietrza mierzonych metodami standardową i automatyczną
Neural network modelling of air temperature differences measured with standard and automatic method - Autorzy:
- Kajewska-Szkudlarek, J.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/35906.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
- Tematy:
-
powietrze
temperatura powietrza
parametry termiczne
sieci neuronowe
modelowanie
air
air temperature
thermal parameter
neural network
modelling - Opis:
-
W pracy analizowano szeregi czasowe dobowych różnic między wynikami
standardowych i automatycznych pomiarów trzech parametrów termicznych powietrza – temperatury
średniej, maksymalnej i minimalnej. Celem pracy było stworzenie modelu analizowanych szeregów
czasowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, które posłużyły do identyfikacji
pojawiających się w nich wzorców oraz ich powtarzalności. Wykorzystano wyniki badań prowadzonych
w okresie 2000-2009 na terenie Obserwatorium Uniwersytetu Przyrodniczego Wrocław-
Swojec. Do realizacji założonego celu wykorzystano sieci perceptronowe o pojedynczej warstwie
ukrytej, stworzone w programie MATLAB (Neural Network Toolbox) oraz STATISTICA 10.
Analizowano architekturę opracowanych sieci, liczbę cykli w procesie uczenia, zmiany wartości
błędu średniokwadratowego i zależności między wartościami parametrów uzyskanych z pomiarów
za pomocą przyrządów meteorologicznych oraz prognozowanych przez sieci. Pomimo wielu prób
nie uzyskano modelu o zadowalającej jakości. Stwierdzono, że szeregi czasowe miały charakter
białego szumu, czyli występowanie różnic między obiema metodami pomiaru temperatury powietrza
cechowała losowość i brak wyraźnej cykliczności oraz trendu.
The paper presents an analysis of time series concerning diurnal differences between standard and automatic results of measurements of three air thermal parameters – mean (Tm), maximum (Tmax) and minimum (Tmin) temperature. By means of artificial neural networks an attempt at identification of the occurring patterns and their repetition was made. The study was conducted in the period of 2000-2009 on the site of Agro- and Hydrometeorology Observatory Wroclaw-Swojec which belongs to the Wroclaw University of Environmental and Life Sciences. In order to achieve the intended aim, single-layer perceptron networks were used, created in MATLAB (Neural Network Toolbox) and STATISTICA 10. The following aspects were subjected to the analysis: the architecture of the developed networks, the number of cycles in the learning process, the changes in Mean Squared Error (MSE), and the correlations between the values of the parameters obtained by means of meteorological instruments and the ones prognosticated by the networks. Despite multiple attempts, no model of satisfying quality was obtained. It was concluded that the nature of the time series was that of white noise, meaning that the occurrence of differences between both air temperature measurement methods were characterised by randomness and a lack of visible circularity and trend. - Źródło:
-
Acta Agrophysica; 2016, 23, 3
1234-4125 - Pojawia się w:
- Acta Agrophysica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł