%0 Journal Article %A R. Rezae Arshad, %A GH. Sayyad, %A *, M. Mazloom, %A M. Shorafa, %A A. Jafarnejady, %T Comparison of Artificial Neural Networks and Regression Pedotransfer Functions for Predicting Saturated Hydraulic Conductivity in Soils of Khuzestan Province %J Journal of Water and Soil Science %V 16 %N 60 %U http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-2310-fa.html %R %D 2012 %K Soil hydraulic characteristics, Pedotransfer functions, Neural network, Regression models., %X اندازه‌گیری مستقیم ویژگی‌های هیدرولیکی خاک وقت‌گیر و پر‌هزینه بوده و تا حدی به علت غیرهمگن بودن خاک و خطاهای آزمایشگاهی غیرقابل اعتماد است. در عوض ویژگی‌های هیدرولیکی خاک می‌تواند از جایگزینی داده‌های زودیافتی مانند بافت خاک و چگالی ظاهری با استفاده از توابع انتقالی به دست آید. شبکه‌های عصبی و رگرسیون آماری از جمله روش‌هایی هستند که برای تخمین توابع انتقالی خاک (PTFs) استفاده می‌شوند. در این پژوهش از شبکه عصبی نوع پرسپترون چند‌لایه (MLP) و مدل-های رگرسیونی حذف تدریجی متغیرها و گام به گام ورود متغیرها برای بسط این توابع برای تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع خاک با استفاده از چگالی ظاهری، تخلخل کل و درصد توزیع اندازه ذرات خاک استفاده شد. داده‌ها از 125پروفیل خاک مربوط به مطالعات خاک‌شناسی و اصلاح اراضی موجود در سازمان آب و برق خوزستان تهیه شد. نتایج نشان داد که شبکه MLP با الگوریتم آموزشی بیزین با ضریب تعیین (65/0=2R) و خطای ( 04/0RMSE=) نسبت به مدل‌های رگرسیونی کارایی بهتری در تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع خاک داشت. %> http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-2310-fa.pdf %P 107-118 %& 107 %! %9 Research %L A-10-2506-2 %+ %G eng %@ 2476-3594 %[ 2012