فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

در کشاورزی امروزی، نقش گلخانه به عنوان ابزاری برای افزایش کمیت و کیفیت محصول، دارای اهمیت فراوان می­باشد. شرایط داخلی گلخانه به برخی  عوامل بیرونی وابسته است که به­طور معمول پیش­بینی دقیق آن­ها به سادگی امکان پذیر نیست. هدف از اجرای این تحقیق، تخمین دمای هوای داخل گلخانه در حالت­های بدون تهویه و با استفاده از سامانه­ی سرماش تبخیری با روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیونی است. از برخی عوامل مانند شدت تابش خورشید، دمای هوای محیط، دمای دیواره شمالی گلخانه، دبی و دمای هوای ورودی به گلخانه، به­عنوان ورودی مدل رگرسیونی و شبکه عصبی استفاده گردید. برای آموزش شبکه عصبی از پرسپترون چندلایه با الگوریتم یادگیری پس‌انتشار خطا و از الگوریتم­های آموزش لونبرگ مارکوارت، تنظیم به­روش بیزی و اسکالت کانژوگیت گرادینت و در مدل رگرسیونی از روش پیشرو و پسرو برای تعیین معادلات رگرسیونی استفاده شد. ارزیابی مدل شبکه عصبی و رگرسیونی با شاخص­های آماری میانگن مربعات خطا، ضریب تبیین و معیار متوسط قدر مطلق خطا تعیین گردید. مقایسه نتایج آماری حاکی از دقت بالاتر شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدل رگرسیونی است.