در این مقاله یک روش جدید براساس شبکه عصبی فازی برای برآورد ضرایب فازی یک تابع عرضه و تقاضای نیروی کار با ورودی‌ها و خروجی‌های فازی، ارائه می‌شود. در بازار کار میزان دستمزد افراد و تولید ناخالص داخلی به صورت کلمات مبهم و یا فازی می باشند بنابراین لازم است این داده‌ها توسط رگرسیون فازی برآورد گردند و ضرایب این رگرسیون توسط شبکه عصبی فازی صورت می گیرد. برای تقریب پارامتر‌ها، یک الگوریتم در نظر گرف...

با توجه به اهمیت پیش بینی جریان رودخانه در مدیریت منابع آب روش های مختلفی برای مدل کردن جریان رودخانه ها بکار برده شده است. تا بتوان با بکارگیری این مدل در مدیریت خشکسالی و سیلاب، خسارات ناشی از آنها را به حداقل ممکن رساند. در این مطالعه مدل شبکه عصبی و مدل هیبرید موجکی- شبکه عصبی برای پیش بینی جریان روزانه ایستگاه ونیار پیشنهاد گردیده است. برای استفاده از مدل هیبریدی سری زمانی به 12 زیر سری تج...

با توجه به محدودبودن منابع آب شیرین در جهان، استفادۀ مجدد از پساب های شهری تصفیه شده به خصوص در مناطق خشک و نیمه خشک مانند ایران ضرروی به نظر می رسد. از این رو تصفیۀ صحیح، مدیریت و کنترل فرایند تصفیه نیازمند بررسی دقیق پارامترهای مـؤثر در این فرایند است. لذا با توجه به عدم قطعیت در پارامترهای کیفی فرایند تصفیه و پیچیدگی ارتباط آن ها، در این مطالعه از مدل های هوش مصنوعی مانند فازی (fl) و شبکه ها...

دنیای امروز دنیای تغییر است و دانستن این که در آینده چه موقعیتی در انتظار ما است، تقاضای محصولات ما چه قدر است و یا آن ها را به چه قیمتی می توانیم به فروش برسانیم، عامل مهمی در حفظ حیات و بقای سازمان ها است. برای دسترسی به آینده باید بتوانیم پیش بینی کنیم. با پیشرفت روزافزون علم، استفاده از روش های جدید و به کارگیری تکنولوژی های هوشمند رونق بسیاری پیدا کرده است. در این تحقیق کاربرد علم پیش بین...

در این تحقیق شاخص کل سهام بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل­های مختلف شبکه های عصبی پیش بینی شده است. تحقیق از نوع کاربردی است و دورۀ زمانی انجام تحقیق از ابتدای سال 81 تا پایان سال 90 است. گردآوری اطلاعات از طریق آمار و داده­های موجود در پایگاه اطلاعاتی در بورس اوراق بهادار تهران صورت گرفته است. برای ایجاد مدل wdbp از موجک db5 برای نویززدایی داده­ها و تا پنج مرحله صورت گرفته است. جذر م...

خشکسالی به عنوان یکی از مهم ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم های پیش بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق...

چکیده بی­شک اولین قدم برای مدیریت منابع آب پیش‌بینی و برآورد جریان رودخانه‌ها است. در این مطالعه به منظور پیش‌بینی سری زمانی جریان روزانه و ماهانه ایستگاه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی، مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استتتاج فازی عصبی تطبیقی استفاده شده است. به منظور بهبود نتایج شبیه‌سازی از آنالیز موجک به عنوان مدل ترکیبی استفاده شد. برای این هدف، سری زمانی جریان و بارش به...

پیش­بینی دقیق جریان در رودخانه­ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی­ها است. به دلیل اهمیت پیش­بینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانه­ی باراندوزچای در دو ایستگاه بی­بکران و دیزج طی یک دوره­ی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می­باشد، پیش­بینی گرد...

در این مقاله از مدل فازی عصبی برای برآورد خواص مخزن با استفاده از نشانگرهای لرزه ای استفاده شده است. الگوریتم "درخت مدل خطی‌محلی(LOLIMOT)" برای آموزش مدل به‌کار رفته است. این مدل از نگارهای چاه و نشانگرهای لرزه ای در محل چاه در مرحله آموزش استفاده می‌کند. شبکه فازی عصبی آموزش‌‌دیده برای برآورد خصوصیات مخزن با استفاده از نشانگرهای لرزه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش در یک تاقدیس هیدروکربن...