انتخاب نمودارهای بهینه در پیش بینی اشباع و تخلخل به کمک شبکه های عصبی مصنوعی

پیش بینی قیمت محصولات کشاورزی به کمک الگوهای شبکه عصبی مصنوعی و سری زمانی

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...

حساسیت سنجی دقت شبکه های عصبی مصنوعی به کمیت داده های ورودی و مقایسه آن با پیش بینی های ANFTSدر ساخت نمودارهای پتروفیزیکی مصنوعی

پیش بینی مشخصه‌های رطوبت تعادلی آفتابگردان به کمک مدل های تجربی و شبکه‌های عصبی مصنوعی

در این پژوهش، از مدل های تجربی و شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی محتوای رطوبت تعادلی بذر و مغز آفتابگردان استفاده شد. چهار مدل ریاضی هندرسون اصلاح‌شده، چانگ-پی فاست، هالسی و گب برای این منظور بکار رفت. دو نوع شبکة پس‌انتشار (پیشرو و پیشخور) مورد آزمون قرار گرفت. به منظور آموزش الگوهای ورودی، الگوریتم یادگیری لونبرگ-مارکوارت مورد استفاده قرار گرفت. محدوده‌های دما و رطوبت نسبی به ترتیب بین 25 ...

مقایسه عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی و شبکه های عصبی موجکی در پیش بینی درصد شکستگی جو در کمباین برداشت

در این تحقیق، نحوه عملکرد شبکه های عصبی موجکی با شبکه ‌های عصبی مصنوعی در پیش بینی درصد شکستگی دانه های جو در کمباین مقایسه شد. شبکه‌های مزبور به صورت تابعی از درجه حرارت هوا، سرعت کوبنده، سرعت پیشروی کمباین، فاصله کوبنده و ضدکوبنده در جلو و عقب واحد کوبنده و درصد رطوبت جو آموزش داده شد. شبکه عصبی موجکی (RASP1) با دقت 2/90 درصد در پیش بینی شکستگی دانه جو به عنوان یک جایگزین مناسب برای شبکه‌های...