برآورد بار رسوب کل رودخانه­ها از مسائل مهم و کاربردی در مدیریت و برنامه­ریزی منابع آب است. غلظت رسوب می­تواند به روش­های مستقیم و یا غیرمستقیم محاسبه شود که معمولاً روش­های مستقیم پرهزینه و زمان­بر هستند. همچنین بار رسوب کل می­تواند به کمک روابط مختلف انتقال رسوب محاسبه شود، لیکن به طور معمول کاربرد این روابط نیاز به شرایط معینی داشته و به علاوه در بیشتر موارد نتایج حاصل از آن­ها با یکدیگر و با ...

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...

این مطالعه به بررسی پیش بینی پذیری رفتاربازده سهام شرکت های یذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران وهمچنین انجام عمل پیش بینی بازده با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می پردازد. به منظور انجام عمل پیش بینی بازده، در مرحله اول روند گذشته سری زمانی مربوط به شرکت ها و همچنین سه متغیر از متغیرهای تحلیل تکنیکی (شاخص سهام، حجم سهام مبادله شده و آخرین نرخ سهام در روز) برای مدت 5 سال(تیرماه 1377 لغایت ...

برای برآورد دبی روزانه در مدل‏های هیدرولوژی نیاز به دبی‏های پیوسته در بازه زمانی روزانه هست. تعداد سال‏های آماری متفاوت، نواقص آماری و خطای اندازه‏گیری باعث ایجاد سری‏های زمانی با پایه زمانی غیرمشترک می‏گردد. بنابراین بازسازی داده‏های دبی روزانه از اهمیت ویژه‏ای برخوردار است. این تحقیق به‌منظور بازسازی دبی روزانه در یکی از سرشاخه‏های رودخانه کارون و در دو مرحله انجام گرفت. در هر دو مرحله تحقیق ...

مالیات بر واردات یکی از منابع درآمدی دولت است که بخشی از آن به دلیل فرار مالیاتی در اختیار دولت قرار نمی گیرد. عوامل مختلفی بر فرار مالیاتی در بخش واردات موثرند که این عوامل، در این مقاله با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم تبرید تدریجی که قادر به تحلیل سیستم های غیرخطی است، مورد شناسایی قرار گرفته اند. به این منظور ابتدا چهار متغیر توضیح دهنده فرار مالیاتی شامل بار مالیات بر و...

استفاده از فناوری و رایانه برای کمک به تصمیم گیری در زمینه های تخصصی از جمله مقوله هایی است که امروزه در تصمیم گیری های مهندسان نگه داری و تعمیرات بسیار مورد توجه قرار گرفته است. چون در بحث نگه داری و تعمیرات اعمال و تصمیمات انسانی نقش بسزایی دارد و در این میان شرایط محیطی و روحی می تواند بر این تصمیمات تأثیرگذار باشد، افزایش خطا و در نتیجه آن افزایش هزینه های ناشی از تعمیرات، تعویض قطعات و نگه...

به دلیل عدم وجود ایستگاه های سنجش میزان رسوب در فرایند فرسایش بادی، تخمین میزان بار رسوب در زمینه این فرایند امری ضروری و مهم تلقی می شود. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند به عنوان ابزاری کارآمد جهت برآورد و شبیه سازی رسوبات موثر واقع شوند. در این تحقیق از دو نوع شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی شعاعی برای  برآورد و برازش مقدار رسوبات بادی در منطقه کرسیا شهرستان داراب استفاده گردید....

هدف تحقیق حاضر شناسایی و ارزیابی الگویی برای پیش بینی موفقیت یا شکست طرح های پیشنهادی سرمایه گذاری کشاورزی در مناطق روستایی است. متغیرهای پیش بینی کننده، عبارت اند از مؤلفه های محیط سرمایه گذاری و ویژگی های پروژه. براساس نوشتارهای تخصصی در این زمینه، شبکه عصبی چندلایه پرسپترون با الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا، تکنیک و الگوی نسبتاً مناسبی برای تبیین مسئله به شمار می آید. برای ارزیابی کارایی الگو...

فرآیند اکتشاف منابع هیدروکربنی به‌عنوان فرآیندی بسیار پیچیده و پرهزینه می‌باشد. در این فرآیند فاکتورهای متعدد زمین‌شناسی، ژئوشیمی و ژئوفیزیک تهیه و باهم تلفیق می‌شوند. طراحی بهترین مسیر برای برداشت داده‌های لرزه‌نگاری و همچنین تعیین بهترین محل برای حفر چاه‌های اکتشافی از اهمیت ویژه‌ایی برخوردار است، زیرا نتیجه تعیین نادرست یا بی‌دقت این مکان‌ها، صرف هزینه و زمان زیاد در طول عملیات می‌باشد. این ...

با توجه به خصوصیات فیزیکی بسیار نزدیک اهداف واقعی و کلاترِ سونار فعال، تفکیک این اهداف، از موضوعات چالش برانگیز محققان و صنعت گران حوزه آکوستیک می باشد. شبکه های عصبی چندلایه (mlp) یکی از پرکاربردترین شبکه های عصبی در دسته بندی اهداف دنیای واقعی هستند. آموزش از مهمترین بخش های توسعه این نوع شبکه ها است که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. به منظور آموزش شبکه های mlp از دیر باز استف...