بهبود پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از مدل تلفیقی بر پایه روش کرنل- تبدیل موجک و تجزیه ی یکپارچه مد تجربی کامل

پیش بینی بارش ماهانه ایستگاه سینوپتیک کرمانشاه با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی و موجک

پیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA

تبدیل موجک یکی از روش­های نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنال­ها و سری­های زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، داده­های حاصل به­عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیش­بینی خشکسالی ارائه می­گردد. در این تحقیق، از شبکه­های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...

ارزیابی مدل‌ تلفیقی تجزیه‌ی مد تجربی یکپارچه کامل- گاوسی در پیش‌بینی زمانی و مکانی دبی رودخانه

پیش‌بینی صحیح دبی روزانه‌ی‌ رودخانه، ابزاری مناسب جهت برنامه‌ریزی و مدیریت منابع آب سطحی می‌باشد. از این‌رو در این مقاله با بهره‌گیری از مدل‌های رگرسیون فرآیند گاوسی (GPR)، ماشین یادگیری قدرتمند (ELM) و روش ترکیبی تجزیه‌ی مد تجربی یکپارچه‌‌ی کامل، دبی بین ایستگاهی رودخانه‌ی آرکانزاس واقع در ایالت متحده آمریکا مورد بررسی قرار گرفت. بدین‌منظور ابتدا دبی روزانه و ماهانه با استفاده از روش رگرسیون ف...

کارآیی روش های پس پردازش آماری در بهبود پیش بینی ماهانه بارش مدل MRI-CGCM3 در خراسان رضوی

پیش بینی ماهانه بارش یکی از موضوعات چالشی در حوزه هیدرواقلیم می باشد. از آنجا که استفاده عملیاتی از مدل های عددی پیش بینی ماهانه در کشورمان به اندازه مدل های کوتاه مدت نمی باشد، لذا تاکنون مدل های پیش بینی عددی ماهانه در کشورمان عملیاتی نشده اند؛ دو دلیل مهم این مشکل عدم دسترسی به کد مدل دینامیکی جهانی و عدم وجود داده های شرایط اولیه برای آغازگری آنها می باشند. این وضعیت موجب می شود تا هر ساله ...

پیش بینی آبدهی متوسط ماهانه با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک (مطالعه موردی: رودخانه کر- ایستگاه پل خان)

آگاهی از اطلاعات دبی جریان در رودخانه ها برای مدیریت منابع آب، پیش بینی سیل، طراحی مهندسی و مدیریت زیست محیطی ضروری می باشد. مدل های ارائه شده همچون بارش-رواناب و سری های زمانی به منظور پیش بینی میزان آبدهی رودخانه ها به دلیل عدم دقت و پیچیدگی عوامل مؤثر در آبدهی در بسیاری از موارد با مقادیر مشاهده شده تطابق ندارد. موجک یکی از روشهایی است که در سالهای اخیر در زمینه هیدرولوژی مورد توجه قرار گرفت...

پیش بینی هفتگی زبالة تولیدی با استفاده از مدل ترکیبی شبکة عصبی و تبدیل موجک

پیش بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه سازی و برنامه ریزی سیستم مدیریت مواد زاید جامد شهری دارد. اما به دلیل طبیعت ناهمگون و تأثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل بر تولید، همواره با مشکلات زیادی همراه بوده است. شبکة عصبی مصنوعی اخیراً در بسیاری از کاربردهای مهندسی نظیر مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری قدرتمند در مدلسازی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق با توجه به دینامیک و پیچیده بودن سیستم...