Συντάχθηκε 09-07-2018 10:35
Ενημερώθηκε:
11-07-2018 16:06
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών
ΑΝΑΚΟΙΝΩΣΗ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
Όνοματεπώνυμο Φοιτητή: Βασίλης Τσαπάρας
Α.Μ.: 2011050004
Ημερομηνία Παρουσίασης: 9/7/2018
Ώρα: 14:00
Αίθουσα:Κ2.Α.3
Θέμα ΔE «Πρόβλεψη της χωρικής κατανομής υδραυλικού ύψους υδροφορέα με τη χρήση νευρωνικού δικτύου Ακτινικών Συναρτήσεων Βάσης »
Επιβλέπων: Καρατζάς Γεώργιος
Τριμελής Εξεταστική Επιτροπή:
1 Καρατζάς Γεώργιος
2 Νικολός Ιωάννης
3 Δρ. Βαρουχάκης Εμμανουήλ
Περίληψη:
(Ελληνικά)
Σκοπός αυτής της εργασίας είναι η χωρική εκτίμηση του υδραυλικού ύψους ενός υδροφορέα στον νομό Δράμας με την χρήση ενός είδους τεχνητού νευρωνικου δικτύου που λέγεται δίκτυο ακτινικών συναρτήσεων βάσης (RBFN – Radial Basis Function Network).
Οι συμβατικές τεχνικές μοντελοποίησης συχνά είναι χρονοβόρες και δαπανηρές και έχουν περιορισμούς σε δεδομένα και γνώση. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα παρέχουν μια εναλλακτική απέναντι σε αυτά τα εμπόδια καθώς μπορούν να παρέχουν λύσεις χωρίς να καθορίσουν τη σχέση μεταξύ των δεδομένων και των αποτελεσμάτων, με το να εκπαιδεύονται από δεδομένα και να γενικεύουν. Η λειτουργία τους βασίζεται στην βιολογία του ανθρώπινου εγκεφάλου και αποτελούν ένα είδος τεχνητής νοημοσύνης.
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα εκπαιδεύονται τροποποιώντας τις ενδονευρωνικές δυνάμεις σύνδεσης γνωστές ως συναπτικά βάρη μεταξύ των τεχνητών τους νευρώνων. Αυτό γίνεται τροφοδοτώντας το δίκτυο με παραδείγματα εισόδου-εξόδου ώστε να τους παρέχεται μια επιθυμητή απάντηση σε δεδομένα εισόδου και έτσι να τροποποιήσουν κατάλληλα τα συναπτικά τους βάρη ανάλογα με έναν κανόνα μάθησης. Μετά από ένα μεγάλο αριθμό επαναλήψεων το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο έχει κατασκευάσει μια χαρτογράφηση εισόδου- εξόδου και έχει προσαρμοστεί στο πρόβλημα.
Στην περιοχή μελέτης έχουμε δεδομένα από 250 σημεία από πηγάδια παρατήρησης. Για κάθε σημείο έχουμε συντεταγμένες χ, ψ και μετρήσεις υδραυλικού ύψους. Το νευρωνικό δίκτυο εκπαιδεύτηκε στην πλειοψηφία των δεδομένων και δοκιμάστηκε η ακρίβεια του σε έναν μικρό αριθμό του συνόλου δεδομένων. Έγιναν δοκιμές χωρίζοντας το σύνολο δεδομένων σε υποσύνολα και εκπαιδεύοντας το νευρωνικό δίκτυο σε αυτά καθώς και δοκιμές σε τυχαία δεδομένα. Εξετάστηκε η ακρίβεια του νευρωνικού δικτύου σε κάθε περίπτωση και έγινε γραφική αναπαράσταση των αποτελεσμάτων και της απόκλισης από τις τιμές μέτρησης.
Τόπος: Κ2 - Κτίριο ΜΗΠΕΡ, Κ2.Α.3
Έναρξη: 09/07/2018 14:00
Λήξη: 09/07/2018 15:00
