طراحی و شبیه سازی سیستم تست کننده مدارات آنالوگ با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

استفاده از سیستم هوش مصنوعی شبکه های عصبی برای شبیه سازی

شبیه سازی الگوی توزیع نیترات در سیستم آبیاری قطره ای با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

استفاده بیش از حد نیترات می­تواند منجر به آلودگی منابع آب زیرزمینی شود. بنابراین دانش دقیق از توزیع نیترات در ناحیه توسعه ریشه به­منظور طراحی و مدیریت سیستم­های آبیاری قطره­ای ضروری است. در این تحقیق به­منظور مدل­سازی الگوی توزیع نیترات از شبکه عصبی مصنوعی استفاده گردید. زیرا این تکنیک به­دلیل الگوی تشخیص قوی، روابط منطقی بین پارامترهای ورودی و خروجی برقرار می­کند. در این تحقیق، به­منظور شبیه­س...

شبیه سازی شوری آب زیرزمینی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(ANN) در سواحل استان مازندران

چکیده امروزه یکی از مسائل محدود کننده در بحث تأمین آب، مسئله کیفیت آب است. اندازه گیری پارامتر های کیفی آب زیر زمینی مستلزم صرف  هزینه های زیاد و زمان بر می باشد. برآورد پارامترهای کیفی آب با استفاده از مدل ها موجب کاهش هزینه ها و دسترسی به آمار جامعی برای مدیریت منابع آب خواهد شد.  در این تحقیق از  شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای شبیه سازی شوری آب زیرزمینی در سواحل استان مازندران استفاده شد. بدین ...

طراحی و شبیه سازی یک الگوریتم مسیریابی در شبکه های سیّار اقتضایی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی

چکیده یکی از انواع شبکههای بی سیم که در سالهای اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته اند، شبکههای اقتضایی سیّار است که از تعدادی گره متحرک تشکیل شده است. متغیّر بودن موقعیت نسبی گرههای تشکیل دهنده، نیاز به الگوریتم مسیریابی چابکی دارد که بتواند تحّرک گرهها را مدیریت نموده و بستههای انتقال یافته را به طرز صحیحی به مقصد برساند به طوری که هیچ یک از دو طرف ارتباط از وجود تحّرک در گرههای شبکه مطلع نشوند. ای...

شبیه سازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(مورد: حوضه آبخیز فریدن)

سیل، یکی از پدیده‌های ویرانگر طبیعی است که پیش‌بینی آن از اهمیت بالایی برخوردار است و در این میان برآورد بارش- رواناب به دلیل تأثیرگذاری عوامل مختلف، دشوار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه پرسپترون چند لایه(MLP)، قانون یادگیری پس‌انتشار خطا(BP)، الگوریتم لونبرگ- مارکوارت(LM) و معیارهای RMSE و R2 جهت کارایی مدل، 6 سناریو تعریف گردید. بررسی حالات مختلف نشان داد که بهترین مدل شبکه عصبی جهت شبی...

مدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...