یافتن مناسبترین ساختار شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از روش طراحی آزمایشات تاگوچی

تاخیر در تامین نفت گاز، پیامدهای سیاسی، اجتماعی و اقتصادی وسیعی را به دنبال دارد؛ بنابراین پیش بینی دقیق تقاضای نفت گاز بسیار مهم است. استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی کاربرد زیادی دارد. طراحی مناسب پارامترهای (ساختار) شبکه موجب می شود دقت و عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی افزایش یابد. در بیشتر مطالعات از روش سعی و خطا برای تنظیم پارامترهای شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود که برای رسیدن به مناسب ترین ساختار شبکه های عصبی مصنوعی راه حل مطمئنی نیست. در مطالعه حاضر، با استفاده از روش طراحی آزمایشات تاگوچی، مناسب ترین ساختار شبکه های عصبی مصنوعی به منظور پیش بینی تقاضای نفت گاز در استان هرمزگان مشخص می شود. تجزیه و تحلیل واریانس پارامترهای شبکه های عصبی مصنوعی نشان می دهد که سهم مشارکت تعداد نرون در لایه پنهان اول در تغییر میانگین مربع خطای شبکه حدود 41% و سهم مشارکت الگوریتم یادگیری نیز حدود 27% است. همچنین نتایج نشان می دهد که شبکه های عصبی مصنوعی که با استفاده از روش طراحی آزمایشات تاگوچی طراحی شده اند، نسبت به سایر شبکه ها عملکرد بهتری دارند.