تعیین مقدار نفوذپذیری در یک حوزه آبخیز، کار چندان ساده ای نبوده و آنچه که از جنبه های نظری و عملی تفهیم می شود این است که، اگر بتوان به یک رقم یا عدد متوسطی از تخمین مقدار نفوذ دست یافت کار مهمی به انجام رسیده است. مدل های نفوذپذیری، نقش مهمی را در مدیریت منابع آب و خاک به عهده دارند، بنابراین، انواع مختلفی از این مدل ها، با درجات مختلفی از پیچیدگی، جهت رسیدن به این هدف، توسعه یافته اند. اکثر ر...

از اهداف اساسی و اولیه در مطالعات تفصیلی اکتشاف منابع معدنی، تفکیک آلتراسیون‌های معدنی به‌منظور مدل‌سازی شکل و موقعیت توده‌های معدنی و تهیه نقشه نقاط بهینه حفاری است. نخستین هدف این مقاله تفکیک آلتراسیون‌های معدنی در تصویر ماهواره‌ای فراطیفی Hyperion با استفاده از دو روش SAM و نسبت باندی است. در ادامه با استفاده از شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه و تابع شعاع‌مبنا، به منظور تلفیق لایه‌های مؤثر بر...

موتورهای احتراق داخلی به دلیل داشتن بازده و قدرت بالا نسبت به وزن و حجم شان کاربرد فراوانی در بخش خودروسازی و سایر صنایع دارند. به همین دلیل امروزه تحقیقات فراوانی بروی آن ها صورت می گیرد. در پژوهش حاضر نیز، از ترکیب روش شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی گروه ذرات (pso) برای مدلسازی و بهینه سازی در موتور اشتعال تراکمی پاشش مستقیم om355، با هدف کاهش مصرف سوخت ویژه ترمزی در حال...

تصمیم­‌گیری در منابع طبیعی اغلب به پیچید­گی­‌هایی فراتر از روش­‌های تجربی آماری منجر می­‌شود، بنابراین نیاز به راهکارهای نوین دارد. تکنیک شبکه­‌های عصبی مصنوعی با تقلید از مغز انسان و الگوبرداری از آن به  فرآیند حل مشکل می­‌پردازد. در این پژوهش به­ پیش­‌بینی حجم صنعتی و هیزمی درختان با استفاده از تکنیک هوش مصنوعی پرداخته شد. برای این منظور، 367 اصله از درختان نشانه­‌گذاری شده جنگل آموزشی- پژوهش...

افزایش تولید آلاینده‌ها از جمله فلزات سنگین یکی از مشکلات جدی و در حال گسترش جامعه بشری است. آلودگی به فلزات سنگین نه‌تنها بر خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک تأثیرگذار است، بلکه برای سلامتی انسان از طریق ورود به چرخه غذایی و نفوذ به آب‌های زیرزمینی خطرناک است. مطالعه حاضر با هدف پیش‌بینی میزان سرب خاک به‌عنوان یکی از مهم‌ترین فلزات سنگین با استفاده از خصوصیات زود­یافت خاک به کمک مدل شبکه عصبی مصنو...

پیش بینی نرخ ارز به عنوان یک متغیر اقتصادی مهم مورد علاقه فعالان اقتصادی است. یکی از رویکردهای متداول در پیش بینی، رویکرد تکنیکال است که از رفتار گذشته نرخ ارز برای پیش بینی استفاده می کند. البته با توجه به ساختار آشوب گونه و غیر خطی بازارهای مالی، نمی توان با یک روش مشخص و ساده که از ترکیب ابزارهای مختلف تکنیکال بدست می آید به پیش بینی بازار پرداخت و نیاز به روش های پیچیده تری می باشد. در دهه ...

بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیش­بینی فرسایش خاک در حوزه­های آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب می­تواند در مدیریت و اجرای پروژه­های آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دسته­بندی داده­ها به­عنوان راه­کاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانه­های خلیفه­ترخان و چهل­گزی در حوضۀ قشلاق...

هدف اصلی این مطالعه پیش بینی میزان مصرف انرژی الکتریکی در بخش‌کشاورزی است. برای این منظور از روش‌های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(ARIMA) و شبکه ی عصبی مصنوعی استفاده شد. به منظور انجام بررسی، از داده‌های سالانه ی دوره ی 1346 تا 1383 برای برآورد و آموزش مدل‌ها و از داده‌های دوره ی 1384 تا 1387 به منظور بررسی قدرت پیش‌بینی مدل‌های مختلف استفاده شد. در این مطالعه معیارهای ارزیابی مختلفی ...

چکیده خیار یک میوه پر مصرف در ایران است که مصرف زیادی در تمام فصول دارد؛ لذا بررسی پارامترهای موثر در میزان کیفیت آن امری اجتناب ناپذیر به نظر می رسد. با توجه به صرف هزینه و زمان زیاد برای اندازه گیری پارامتر ها، پیش-بینی آن ها با توجه به عوامل تاثیرگذار بسیار مفیدتر خواهد بود. در تحقیق حاضر ارتباط بین دو ویژگی مکانیکی (شاخص تردی و سفتی) و فشار صدای حاصل از شکستن (پاسخ آکوستیک) میوه خیار با زما...

مدل­ های آماری مختلفی برای پیش بینی و طبقه بندی در علوم وجود دارد.  روش ­های آماری و اقتصادسنجی نظیر رگرسیون، تحلیل تمایزی، سری ­های زمانی، رده بندی و دیگر  روش ­ها، بر اساس متغیرها و اطلاعات موجود برای پیش بینی و طبقه بندی یک موضوع خاص به کار می­ روند.  مدل ­های آماری متأثر از مفروضات و محدودیت­ های زیادی هستند، بدین لحاظ اخیرا شبکه­ های عصبی به عنوان شیوه­ ی نوین پیش بینی به دلیل عدم نیاز به ...