نتایج جستجو برای: شبکه عصبی دیگر انجمنی
تعداد نتایج: 157415 فیلتر نتایج به سال:
تا کنون برای پیش بینی بازده سهام و بازده شاخص از روش های متعددی استفاده شده است در این میان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مصنوعی یکی از روش های پیش بینی بازده شاخص بوده است. در حال حاضر به دنبال بررسی عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه برای پیشبینی بازده شاخص هستیم. بدین منظور از شاخص بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است و عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه و شبکه عصبی پرسپترون مقایسه شدهاند. نوع آزمون عملکر...
هدف این تحقیق بررسی پیامدهای توانایی مدیریت شرکتها بر ارزش آفرینی در صنایع شیمیایی و مواد غذایی در دوره زمانی 1390-1394 با بکارگیری شبکه های عصبی مصنوعی است. ابتدا با اجرای مدل DEA با یک الگوی بومی شده، کارایی نسبی برای هر شرکت مشخص شده و با برآورد یک مدل رگرسیونی، شاخص توانایی مدیریت هر شرکت نیز تعیین شده است. سپس ارزشآفرینی شرکتها از متوسط حاصل عواملی مانند بازده صاحبان سهام، نسبت Q تو...
پیش بینی قیمت نفت خام از مهم ترین موضوعات فرا روی اقتصاد انرژی است. پیش بینی مناسب قیمت نفت و آن هم قیمت نفت خام اوپک، به دلیل درگیر بودن تعدادی از کشورهای در حال توسعه این سازمان با قیمت نفت، می تواند در برنامه ریزی های سازمان و کشورهای عضو آن، اهمیت ویژه ای داشته باشد. برآورد و پیش بینی روند قیمت نفت، به خاطر نبود داده های تاریخی مهم و محدودیت اطلاعات مرتبط با شاخص های موثر بر روند قیمت نفت، ...
یکی از پیشرفته ترین مدلهای پیش بینی کننده ورشکستگی٬ مدل «شبکه عصبی مصنوعی» است. مطابق نتایج تحقیق ساختار اصلی پرسپترون سه و چهار لایه برای پیش بینی ورشکستگی شرکتها به مدلهایی شبیه یکدیگر منتهی می شود که در این میان شبکه سه لایه از قدرت پیش بینی بیشتری نسبت به شبکه چهار لایه برخوردار است.این تحقیق نشان می دهد که «به کارگیری مدلهای مبتنی بر شبکه عصبی توانایی مدیریتهای مالی را برای مقابله با نوسان...
در این مطالعه بهمنظور مدلسازی شدت جریان فاضلاب در مراکز دفن زباله از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس دادههای هواشناسی و مشخصات فاضلاب مرکز دفن، شدت جریان فاضلاب را پیشبینی کند. دادههای ورودی شبکه عصبی شامل پارامترهایی نظیر pH، دما، هدایت الکتریکی فاضلاب مرکز دفن و دادههای هواشناسی بود. برای ارزیابی و تشریح مدل، مرکز دفن زباله بیروت بهصورت موردی بررسی ش...
در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...
چکیده مقدمه: سرطان پستان رایج ترین شکل سرطان در زنان است. تشخیص به موقع سرطان شانس زنده ماندن بیمار را افزایش می دهد. شبکه های عصبی مصنوعی از روش های نوین مدل سازی و پیش بینی هستند. هدف از این مطالعه تشخیص خوش خیم یا بدخیم بودن توده های سرطان پستان است که برای این منظور سیستم تصمیم یار مبتنی بر شبکه عصبی احتمالی طراحی شد. روش بررسی: در این مطالعه یک شبکه عصبی احتمالی طراحی شد که بر اساس متغیرها...
پیشبینی مقادیر جریان ورودی به سیستم منابع آب بهمنظور آگاهی از شرایط آینده و برنامهریزی برای تخصیص بهینه منابع آب به بخشهای مختلف از قبیل شرب، کشاورزی و صنعتی امری ضروری در مدیریت منابع آب میباشد. هدف از پژوهش حاضر پیشبینی مقادیر دبی ماهانه ورودی به سد گرگان برای آینده بود. بدین منظور از دادههای هیدرومتری ایستگاه قزاقلی با دوره آماری 47 سال و سه مدل سریزمانی، شبکه عصبی و ماشین بردار پشت...
به دلیل وجود اختلافاتی همچون مقیاس، دوران و شدت روشنایی و تغییر شکل ناشی از ارتفاع در بین تصاویر ماهواره ای، تناظریابی این تصاویر یکی از چالش برانگیزترین مسائل در سنجش از دور می باشد. این فعالیت به صورت گسترده ای در سنجش از دور به منظور طبقه بندی چند منبعی، مانیتورینگ محیط، بازرسی تغییرات، موزائیک نمودن تصاویر و ... کاربرد دارد. روشهای زیادی برای تناظریابی ارائه شده اند، یکی از این روش ها تناظ...
در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیشبینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل های استاتیک و دینامیک در شبکه های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید