نتایج جستجو برای: شبکه های عصبی بازگشتی

تعداد نتایج: 488470  

در این بررسی راندمان حرارتی مبدل دو لوله ای با نانو سیال آب – Fe3O4 در اعداد رینولدز21000-2000 و کسر های حجمی بین(0.1-0.4% v/v) توسط شبکه عصبی مصنوعی ( ANN ) و همبستگی با استفاده از داده های آزمایشگاهی ارزیابی و پیش بینی شده است . سایز نانوذره اکسید آهن در حدود 20 نانومتر می باشد . عکس برداری SEM از نانو ذرات نیز برای روشن شدن پایداری و همگن بودن سوسپانسیون ارائه شده است . عدد رینولدزو کسرهای ح...

جهت ارزیابی عملکرد پاشش یک سمپاش زراعی نرخ متغیر، از روش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. داده های لازم برای مدل سازی، از آزمون های مزرعه ای به دست آمد. برای مدل سازی بده خروجی افشانک ها،727 شبکه با چهار نوع مدل عصبی مصنوعی خطی، پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و رگرسیون تعمیم یافته آزمون شدند. برای هر افشانک 45، 22 و 23 داده به ترتیب برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش استفاده شد. مدل تابع پایه شعاعی...

ژورنال: :تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی 0
امیرحسین حلبیان استادیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشگاه پیام¬نور، تهران، ایران محمد دارند استادیار اقلیم شناسی، دانشگاه کردستان

بارش مهمترین سنجه­ی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیش­بینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانه­ی ایستگاه همدید اصفهان در بازه­ی آماری (1951-2009) به مدت 59 سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش­بینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، 70 درصد داده­ها جهت آموزش شبکه و 30 درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لای...

ژورنال: :فصلنامه علمی پژوهشی پژوهش های اقتصادی (رشد و توسعه پایدار) 2008
رضا تهرانی وحید عباسیون

زمانبندی معاملات سهام مسأله¬ای بسیار مهم و مشکل به دلیل پیچیدگی بازار سهام است. آنچه اهمیت دارد پیش¬بینی روند قیمت سهام است که هدف اصلی در مباحث تحلیل تکنیکی است. گرچه این امر به دلیل دخالت عوامل متعدد بازار و روابط بین آنها چندان آسان نیست. به نظر می¬رسد استفاده از ابزارها و الگوریتمهای محاسباتی پیچیده¬تر مانند شبکه¬های عصبی مصنوعی در مدلسازی فرآیندهای غیر خطی که منتج به قیمت و روند سهام می¬شو...

در این پژوهش برای تعیین روش پیش بینی قیمت سهام، یک شبکه عصبی LM-BP بر اساس سری های زمانی با توجه به قیمت باز، بالاترین قیمت، پایین ترین قیمت، قیمت بسته و حجم معاملات ارائه شد. در پژوهش حاضر، 315 روز قیمت سهام را برای ایجاد 10 نمونه انتخاب و مجموعه آزمون شامل قیمت سهام از روز 316 تا روز 320 را انتخاب و از شبکه عصبی LM-BP استفاده شده است. در این پژوهش، تعیین نقطه بحرانی بیش از حد، عدم تقارن و شما...

روح الله تقی زاده مهریزی علی فاضل یزدی محمدحسین طحاری مهرجردی

سرمایه¬ فکری به عنوان سرمایه واقعی و یکی از مهمترین سرمایه¬های سازمانها و شرکتهای عصر حاضر مطرح است. هدف از اجرای این تحقیق بررسی عملکرد شبکه¬های عصبی مصنوعی در پیش¬بینی کارایی سرمایه فکری شرکت¬های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار می باشد. در این تحقیق ابتدا با استفاده از مدل تحلیل پوششی داده¬ها و با در نظر گرفتن متغیر ضریب ارزش افزوده سرمایه فکری به عنوان ورودی مدل و سه متغیر بازده سهام، نرخ ب...

عملکرد ناخواسته رله دیستانس طی شرایط نوسان توان، می‌تواند به گسترش اغتشاش و وخیم‌تر شدن وضعیت شبکه قدرت منجر شود. بنابراین، تشخیص سریع و دقیق نوسان توان و قفل نمودن رله دیستانس پس از وقوع نوسان توان برای حفظ امنیت و قابلیت اطمینان شبکه قدرت، امری ضروری است. از سویی دیگر، در صورت وقوع خطا طی نوسان توان، به منظور حفظ شاخص قابلیت اتکای سیستم حفاظتی، لازم است تا خطا شناسایی شود. این مقاله الگوریتمی...

ژورنال: :نشریه دانشکده فنی 2005
علی غفاری منصور نیکخواه بهرامی مرتضی محمد ظاهری

در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...

چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (MLP) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (BP)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (LM)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

رضوان کریمی فاطمه بروسان فخری یوسفی, مهراونگ قائدی نادیه پارسازاده

در این پژوهش از جاذب نانوذره ZnO-Cr  نشانده شده بر کربن فعال به منظور حذف رنگ دی سولفین بلو استفاده شده و سپس با کمک شبکه عصبی مصنوعی میزان حذف آن را پیش ­بینی شد. اثر پارامترهای گوناگون شامل pH، مقدار جاذب، غلظت رنگ­ ها و زمان به ­هم خوردن روی درصد حذف به روش فناوری­ های طراحی آزمایش مورد بررسی و بهینه شد. همچنین مدل­ های سینتیکی و هم ­دماهای جذبی و همچنین پارامترهای ترمودینامیکی مورد بررس...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید