مراتع به دلایل متعدد از جمله تولید علوفه، دامداری، ارزش تفرجگاهی و حفاظت آب و خاک مهم می باشند. از طرفی، برای حفاظت و مدیریت بهینه از این منابع طبیعی، مطالعات در مورد آنها ضروری است. از آنجا که مطالعات میدانی هزینه بر و زمان بر می باشد، استفاده از مدل ها در کنار مطالعات صحرایی، برای  برآورد ویژگیهای پوشش گیاهی متداول شده است. در تحقیق حاضر شبکه عصبی مصنوعی و مدلسازی آماری، جهت شبیه سازی درصد تا...

یکی از جنبه‌های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه‌ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه‌ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

در این تحقیق، سه روش طبقه‌بندی شبکه عصبی مصنوعی، حداکثر احتمال و حداقل فاصله جهت تحلیل تغییرات کاربری اراضی، طی سال‌های 1989 تا 2015 در سه سنجنده ماهواره‏ لندست در منطقه ساری مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفت. پس از تصحیحات هندسی و اتمسفری، تصاویر سال 1989، 2002 و 2015، تحت سه الگوریتم‌  شبکه عصبی مصنوعی، حداکثر احتمال و حداقل فاصله در پنج کلاس کاربری طبقه‌بندی شدند. پس از ارزیابی صحت روش‌ها، مقد...

هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیش­بینی روش­های شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیش‌بینی قیمت سهام بانک‌ها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینه‌سازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملا...

پارامترهای ژئومکانیکی و پتروفیزیکی مخزن همانند سرعت موج برشی، تخلخل و تراوایی از جمله پارامترهای مهمی هستند که در شبیه‌سازی مخازن هیدروکربوری و استراتژی‌های اکتشافی نقش موثری ایفا می کنند. اخیراً روش‌های هوش مصنوعی به‌منظور پیش‌بینی این پارامترها با استفاده از داده‌های چاه پیمایی به‌کاربرده شده‌اند. بااین‌حال پیش‌بینی ویژگی‌های مخازن ناهمگن همواره با دشوارهای بسیاری همراه است و به‌سختی پاسخ مناس...

برآورد دقیق میزان رسوب معلق رودخانه‌ها از مسائلی مهم در طراحی مخازن، آلودگی دریاچه‌ها، طراحی کانال‏ها و لایروبی آنها بعد از سیلاب‏ها، تعیین خسارت‏های ناشی از رسوبگذاری و تعیین تأثیرات مدیریت آبخیز است. روش‏های متعددی به‌منظور برآورد بار معلق رودخانه‌ها وجود دارد. یکی از این روش‏ها، که در حل مسائل مختلف هیدرولوژی رسوب و پیش‌بینی آن کاربرد زیادی دارد، روش‏های نوروفازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. ...

پیش­بینی پدیده­های اقتصادی ساختاری فراهم می­کند تا مدیران و مسؤلان اقتصادی را در گرفتن تصمیم‌های درست یاری ­دهد. هدف اصلی این مطالعه پیش­بینی مقدار تولید آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور از روش­های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA)[1] و شبکه عصبی مصنوعی[2] استفاده می­شود. در این مطالعه سه ساختار گوناگون شبکه عصبی شامل شبکه عصبی پیشرو[3]، تابع پایه شعاعی[4] و المن[5] بکار ...

چکیده: بر اساس مطالعات جدید محققان، سیناپس‌ها یکی از پویاترین اجزا دستگاه عصبی جانداران هستند و حتی پس از مرحله تعلیم نیز قدرت هر سیناپس ثابت باقی نمی‌ماند. در این مقاله، روشی برای آشوبی کردن وزن‌های شبکه عصبی جلو سو ارائه شده است. در این روش وزن‌های یک شبکه عصبی جلو سو پس از تعلیم به عنوان وزن‌های پایه در نظر گرفته شده‏اند. با استفاده از توابع لجستیک (که در محدوده مناسبی به صورت آشوبگونه نوسان...

شناخت رادیویی رویکرد جدیدی است که در جهت استفاده بهینه از منابع طیف گام برمی دارد. برای رسیدن به این هدف، مهمترین کار، استفاده حداکثر از طیفهای فرکانسی، بدون ایجاد تداخل بین کاربران مختلف است. یک راه حل، ایجاد شبکه ای از گره ها است که برای رسیدن به هدف فوق الذکر، از استراتژی یکسانی استفاده می کنند، و ما آن را "شبکه شناختی" می نامیم و به حاصل کار این شبکه نیز "شناخت رادیویی" می گوییم. از طرفی، ب...

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...