ارزیابی کارایی شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل‌سازی زمان وینچینگ Timber Jack 450 C

Abstract

برآورد تولید تجهیزات جنگلی بخش مهمی از مدیریت هزینه‌ها در یک واحد جنگلداری است که با کاهش هزینه‌های عملیات همراه است. به عبارت دیگر، هزینه‌‌های بالای سرمایه‌گذاری در بهره‌برداری از جنگل دلیل خوبی برای تحقیقات مهندسی جنگل و همچنین مدل‌سازی زمان است. در این مطالعه از یکی از زیرمجموعه‌‌های هوش مصنوعی، که شبکه‌های عصبی مصنوعی نامیده می‌شود، به منظور مدل‌سازی زمان وینچینگ Timber Jack 450C، در جنگل‌های نکاچوب استفاده شد. برای جمع‌آوری داده‌های زمان وینچینگ روش مطالعة زمانی پیوسته به کار رفت. هم‌زمان با اندازه‌گیری زمان وینچینگ، عوامل مؤثر بر زمان وینچینگ‌ـ مانند شیب وینچینگ، فاصلة وینچینگ، تعداد بینه در هر نوبت وینچینگ، و حجم بار در هر نوبت وینچینگ‌ـ نیز بررسی شد. برای مدل‌سازی زمان وینچینگ، به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی، از دو شبکة عصبی پرسپترون چندلایه و تابع شعاع مدار استفاده شد. همچنین، به منظور مقایسة دقت شبکة عصبی مصنوعی با روش رایج رگرسیون، به کمک تحلیل رگرسیون، مدل ریاضی پیش‌بینی زمان وینچینگ تهیه شد. نتایج نشان داد شبکة عصبی RBF در مقایسه با شبکة MLP در پیش‌بینی زمان وینچینگ دقت بیشتری دارد. در هر دو شبکه متغیر فاصلة بینه تا مرکز مسیر چوب‌کشی بیشترین اهمیت را داشت. همچنین، مقایسة نتایج روش رگرسیون و شبکة عصبی نشان داد شبکه‌های عصبی مصنوعی دقت بیشتر و خطای کمتری در برآورد زمان وینچینگ دارند.