石油および環境バイオテクノロジージャーナル

概要

異なる時間ステップの概念参照蒸発散モデル

ラアブディ A、ムウシュ B、ドラウイ B

蒸発散量は水循環の基本要素の一つであり、灌漑用水需要の推定に不可欠です。基準蒸発散量の推定における人工ニューラルネットワーク（ANN）の使用は、この10年間で大きな注目を集めています。この論文では、ニューラルネットワーク技術を使用して、さまざまな状況での基準蒸発散量の推定精度を改善した結果について説明します。ニューラルネットワークは非線形関数の簡素な普遍近似値であることが証明されているため、この特性を利用して、気象パラメータが不足している状況やさまざまな時間ステップでさまざまなモデルを構築しました。基準蒸発散量の計算には、FAO-56ペンマン・モンティス方程式（PM）を使用しました。この研究では、共線性のリスクが懸念される場合でもニューラルネットワーク技術が最良のモデルを実行し、適切なアーキテクチャを選択することで最良の結果が得られることが示されました。彼らは、二乗平均平方根誤差と平均絶対相対誤差の両方の値を削減し、同時にナッシュ・サトクリフ効率と係数決定値を最大化することができました。