ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ КОЕФІЦІЄНТА ВОЛОГОПРОВІДНОСТІ ҐРУНТУ

  • L. Lievi
  • M. Borozdin
  • O. Zyma
Ключові слова: диференційне рівняння вологопереносу, коефіцієнт вологопровідності, функції активації прихованого шару нейромережі, навчання нейронної мережі

Анотація

Інформація про вологопровідність може бути використана для математичного (кількісного) аналізу різних випадків перенесення ґрунтової вологи, що відбуваються в природних умовах. Сюди входить фільтрація води в ґрунті, потік води від рівня ґрунтових вод до поверхні, поглинання ґрунтової вологи та потік ґрунтової вологи до коренів рослин. Універсальною функцією, яка відображає вплив усіх факторів, що можуть впливати на енергетичний стан води в ґрунті, є водний потенціал. Як відомо, вода завжди рухається від більш високого потенціалу до більш низького. Діюча сила – це вільна енергія або градієнт водного потенціалу ґрунту, який відображає силу, що викликає ізотермічний потік води. В ізотермічних умовах компонентами водного потенціалу є капілярний тиск, осмотичні сили та сила тяжіння. В результаті, вологопровідність ненасичених ґрунтів не характеризується єдиним значенням(як у випадку транспорту насиченої води), а скоріше є функцією тиску всмоктування або вологості ґрунту. Комплексний характер залежності ґрунту і води в термінах «волога – потенційна енергія – провідна вологість» часто подається у вигляді емпіричних формул і графіків. Було запропоновано багато емпіричних формул для апроксимації функції вологопровідності, які відтворюють цю функцію через певні проміжки часу з певною точністю. В даний час актуальним є завдання розробки технологій, що забезпечують економічну та екологічну ефективність регулювання води в системах осушення та зволоження. У зв’язку з цим необхідно створити повну математичну модель ґрунту на основі рівняння вологопереносу, одним із основних параметрів якого є коефіцієнт вологопровідності. Метою статті є розробка нового методу визначення параметра водопровідності ненасиченої зони ґрунту на основі прямої багатошарової статичної штучної нейронної мережі, що сприяє підвищенню точності вимірювання. Коефіцієнт вологопровідності, який описує фізичні процеси в ґрунті, можна визначити за допомогою ряду емпіричних формул, які містять емпіричні коефіцієнти. Альтернативним методом є використання нейронної мережі, за допомогою якої на основі досліджуваного зразка визначається коефіцієнт вологопровідності або будь-який інший параметр ґрунту, залежно від експериментальних даних, встановлений на досить високе значення. точність. Нейронну мережу, навчену на навчальному наборі даних, можна успішно використовувати на незалежних тестових зразках для конкретного типу ґрунту, який не входить до навчального набору.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Ямпольський Л.С. Нейротехнології та нейросистеми: [монографія]. К.: – Дорадо-Друк, 2015. – 508 с.
2. Лєві Л.І. Керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур при крапельному зволоженні на основі нечіткої логіки. // Збірник наукових праць: Системи управління, навігації та зв’язку Національного університету «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» / - №2 (60), 2020. – С. 27 − 30.
3. Schmidhuber J. Deep Learning in Neural Networks: An Overview // Neural Networks. – 2015. – Vol. 61. – P. 85–117.
4. Лєві Л.І. Інтелектуальні інформаційні технології в ідентифікації і керуванні складними технічними об’єктами в умовах невизначеності: [монографія]. – Полтава: Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», 2021. – 194 с.
5. Субботін С.О. Нейронні мережі: навчальний посібник / С.О. Субботін, А.О. Олійник; під заг. ред. проф. С.О. Субботіна. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2014. – 132 с
Опубліковано
2023-12-12
Як цитувати
Lievi L. Застосування нейромережевих технологій для ідентифікації коефіцієнта вологопровідності ґрунту / L. Lievi, M. Borozdin, O. Zyma // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2023. – Т. 4 (74). – С. 55-58. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.4.055.
Розділ
Управління в складних системах

Найбільш популярні статті цього автора (авторів)