در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق در سدهای مخزنی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی می باشد. بررسیها توسط برنامه  MATLAB انجام شده است و ورودی ها شامل دبی رودخانه سفید رود و خروجی، غلظت رسوب در گام زمانی بوده است.ورودی و خروجی رسوب دارای روند مثبت بوده و 80 درصد داده ها جهت آموزش و 20 درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. از تعداد 229 داده موجود ...

سابقه و هدف: شوری خاک عامل مهم در کاهش عملکرد مزارع نیشکر واقع در جنوب غربی ایران می باشد. بنابراین مطالعه و پایش این عامل در زمین های تحت کشت نیشکر، امری لازم و ضروری می باشد. اما با توجه به وسعت زیاد مناطق زیر کشت نیشکر و تعدد زیاد مزرعه ها، مطالعه و پایش این عوامل در هر مزرعه بسیار وقت گیر و پرهزینه است. استفاده از مدل های کامپیوتری با توجه به سرعت بالا و هزینه کم، به عنوان گزینه ای مناسب جه...

در این مطالعه، از سامانه استنتاج فازی-عصبی تطبیقی برای مدل سازی فرایند تصفیه فاضلاب لجن فعال پتروشیمی مبین استفاده شد. این مدل برای پیش بینی غلظت اکسیژن مورد نیاز شیمیایی خروجی مورد استفاده قرار گرفت و ضریب همبستگی بین پارامترهای ورودی و کیفیت جریان خروجی محاسبه شد. پارامتر ورودی با بیشترین تأثیر بر کیفیت جریان خروجی تعیین شد و بر اساس آن، سه ساختار فازی- عصبی تطبیقی مستقل با تعداد پارامترهای گ...

هدف از این پژوهش ارزیابی مدل‌های خطی و الگوریتم‌های تکاملی در تهیه نقشه پراکنش فلزات سنگین سرب، روی، کادمیم و مس با استفاده از تکنیک سنجش ‌از دور در اطراف شرکت ملی سرب و روی استان زنجان است. در این پژوهش پیش‌بینی پراکنش فلزات سنگین با استفاده از اطلاعات تصاویر ماهواره‌ای سنجنده TM و مدل‌های رگرسیون چندمتغیره خطی گام‌به‌گام و مدل هیبریدی شبکه عصبی مصنوعی-الگوریتم ژنتیک انجام شد. مجذور میانگین مر...

این مقاله با هدف معرفی یک الگوی مناسب جهت پیش­بینی شاخص بازدهی بورس اوراق بهادار تهران صورت پذیرفته است. داده­های مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازه­ی زمانی پنجم فروردین 1388 تا سی­ام آبان 1390 که مشتمل بر 616 مشاهده بوده که جهت مجزا سازی پیش­بینی­های داخل نمونه­ای و خارج از نمونه­ای، از تقریباً 90% از مشاهدات (556 مشاهده) جهت تخمین ضرایب مدل و از مابقی (60 مشاهده) جهت انجام پی...

    یکی از روش­های نوین در زمینه­ پیش­بینی­ فرآیندهای هیدرولوژیکی و ژئومورفولوژیکی  شبکه­های عصبی مصنوعی از مؤلفه­های هوش مصنوعی است که در جهت پیاده­سازی ویژگی­های شگفت انگیز مغز انسان در یک سیستم مصنوعی می­کوشند و ابزاری قدرتمند در زمینه­ی مدل­سازی و پیش­بینی پارامترهای ژئومورفولوژی­­اند که در این پژوهش جهت برآورد میزان رسوب حوضه­ رود ارس استفاده شده است. بدین منظور از آمار دبی، رسوب...

مطالعه و مدل سازی ویژگی های کمی جنگل به منظور هدایت اکوسیستم به سوی اهداف ایده آل و اجرای اقدامات حفاظتی و احیایی از اقدامات مهم به شمار می آید. در پژوهش پیش رو برآورد مشخصه های تعداد در هکتار درختان و تاج پوشش جنگل که معرف تراکم در اکوسیستم طبیعی جنگل می باشند، با استفاده از مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل شبکه عصبی مصنوعی، به کمک داده های توپوگرافی، خاکشناسی، اقلیمی و استفاده از داده های سنجش ا...

پیش بینی سود هر سهم و ارزیابی سودمندی سودهای گذشته برای پیش¬بینی، از دیرباز مورد توجه پژوهشگران بوده و بدین منظورازروش¬هاومدل¬های متفاوت به منظورپیش¬بینی سودهای آتی شرکت¬هااستفاده شده است. در این راستا، در پژوهش حاضر، مدل¬های سری زمانی توضیحی جمعی میانگین متحرک arimaوشبکه¬های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون چند لایه (mlp) مورداستفاده قرارگرفتند وپیش بینی¬هابرای سودهای فصلی شرکتهای پذیرفته شده درباز...

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...

امروزه شبکه های عصبی مصنوعی جایگاه ویژه ای در حیطه مالی پیدا کرده است. پژوهش حاضر به دنبال یافتن روش بهتر برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی مصنوعی است که منجر به پیش بینی دقیق‌تر در موضوع ورشکستگی شود. در این میان سه شبکه عصبی از نوع توابع شعاع مدار ساخته شد که به صورت جداگانه توسط متغیرهای مدل آلتمن (1983)، اسمایوسکی (1984) و ترکیبی آموزش داده شدند. پس از سنجش توانایی سه مدل در پیش بینی ورشکستگی...