ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه در تخمین داده‌های گم شده جریان روزانه (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری سنته- استان کردستان)

برآورد غلظت رسوب معلق روزانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و خوشه‌بندی داده‌ها به روش نگاشت خود سازمان‌ده (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری سیرا - رودخانه کرج)

تخمین مدول الاستیسیته سنگ بکر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون غیر خطی

مدول الاستیسیته سنگ بکر یکی از ملزومات اساسی بسیاری از مطالعات ژئومکانیکی و به ویژه پروژه های حفاری سنگ می باشد. برای تعیین مستقیم مدول الاستیسیته نمونه مغزه‌های باکیفیت بالا و هندسه مناسب مورد نیاز بوده و تهیه نمونه‌های مناسب از سنگ‌های شکسته و هوازده برای این منظور به آسانی امکان­پذیر نیست. بنابراین مدل‌های پیش­بینی مدول الاستیسیته براساس خصوصیات شاخص سنگ بکر ارائه گردیده­اند. در این مطالعه ب...

پیش‌بینی جریان روزانه رودخانه با استفاده از مدل هیبرید موجک و شبکه عصبی؛ مطالعه موردی ایستگاه هیدرومتری ونیار در حوضه آبریز آجی چای

با توجه به اهمیت پیش‌بینی جریان رودخانه در مدیریت منابع‌ آب روش‌های مختلفی برای مدل کردن جریان رودخانه‌ها بکار برده می‌شوند. تا بتوان با بکارگیری این مدل در مدیریت خشکسالی و سیلاب خسارات ناشی از آن‌ها را به حداقل ممکن رساند. در این مطالعه نیز برای پیش‌بینی سری‌ زمانی جریان روزانه ایستگاه ونیار، با توجه به ویژگی‌های غیرخطی مقیاس‌های زمانی چندگانه، مدل هیبرید شبکه عصبی و موجک پیشنهاد شده است. برا...

مقایسه کاربرد شبکه عصبی مصنوعی، درخت تصمیم، رگرسیون مؤلفه‌های اصلی و رگرسیون خطی چندگانه جهت مدل‌سازی شاخص کیفیت هوای شهری

شاخص کیفیت هوا ابزار کلیدی جهت آگاهی از کیفیت هوا، نحوۀ اثر آلودگی هوا بر سلامت و روش‌های محافظتی در برابر آلودگی هوا است. هدف اصلی این تحقیق مدل‌سازی و برآورد شاخص کیفیت هوا از طریق شبکه عصبی مصنوعی، درخت تصمیم، رگرسیون خطی چندگانه و رگرسیون مؤلفه‌های اصلی است. جهت محاسبه شاخص کیفیت هوا از داده‌های هواشناسی و آلودگی هوای ثبت شده در ایستگاه تجریش و قلهک شهر تهران در دوره زمانی 1385 تا 1390 استف...

مقایسه و ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی بیزین، برنامه‌ریزی بیان ژن، ماشین بردار پشتیبان و رگرسیون خطی در تخمین بده جریان؛ مطالعه موردی حوضه صوفی چای

پیش‌بینی جریان رودخانه برای برنامه‌ریزی طراحی و مدیریت مطمئن پروژه های منابع آب مهم است. در این پژوهش قابلیت کاربرد شبکه عصبی بیزین، برنامه‌ریزی ژن، ماشین بردار پشتیبان و رگرسیون خطی چندمتغیره برای پیش‌بینی سری زمانی جریان رودخانه صوفی چای بررسی شد. سری زمانی جریان روزانه رودخانه برای دوره 1376 تا 1389 برای ایستگاه هیدرومتری تازه کند رودخانه صوفی چای مورد استفاده واقع شد. جهت بدست آوردن بهترین ...

کاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه در برآورد تراکم جنگل در جنگل-های باغان مریوان

مطالعه و مدل‌سازی ویژگی‌های کمی جنگل به‌منظور هدایت اکوسیستم به‌سوی اهداف ایده‌آل و اجرای اقدامات حفاظتی و احیایی از اقدامات مهم به شمار می‌آید. در پژوهش پیش‌رو برآورد مشخصه‌های تعداد در هکتار درختان و تاج‌پوشش جنگل که معرف تراکم در اکوسیستم طبیعی جنگل می‌باشند، با استفاده از مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل شبکه‌ عصبی مصنوعی، به کمک داده‌های توپوگرافی، خاکشناسی، اقلیمی و استفاده از داده‌های سنجش‌...