برآورد دبی ­اوج به‌عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب  نقش اساسی در طراحی سازه‌­های آبی و اقدامات بیومکانیکی در حوزه­‌های آبخیز دارد، به‌طوری ‌که برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار­های اجرایی دارد. در این بررسی، سعی شده با استفاده از روش‌­های هوش مصنوعی (شبکه عصبی MLP، ترکیب شبکه عصبی MLP و شبکه SOFM، GRNN، ترکیب خوشه‌بندی FCM و ANFIS) دبی بیشینه رودخانه یلفان در محل ایستگا...

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می شود. این روش با تعیین رابطه ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می کند، اما محدودیت هایی مانند نرمال بودن متغیر وابسته و همگن بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه های عصبی مصنوعی (ann)، به عنوان یکی از زیر مجموعه های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (ai)، به منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین منظور، تعداد 101...

قطع درخت در بین مؤلفه‌های بهره‌برداری، اهمیت زیادی دارد. برآورد تولید تجهیزات جنگلی، بخش مهمی از مدیریت هزینه‌ها در یک واحد جنگلداری است که با کاهش هزینه‌های عملیات همراه است. به عبارت دیگر، هزینه‌های بالای سرمایه‌گذاری در بهره‌برداری جنگل، دلیل خوبی برای تحقیقات مهندسی جنگل و همچنین مدل‌سازی زمان می‌باشد. روشهای زیادی مانند انواع رگرسیون‌ها، منطق فازی، شبکه‌های عصبی و غیره برای پیش‌بینی زمان ق...

هدف از این تحقیق بررسی توانایی سناریوهای مختلف شبکه های عصبی شامل شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه(mlp) وشبکه های عصبی با پایه شعاعی(rbf) در مدل سازی فرآیند بارش- رواناب در مقیاس روزانه، که بطور عمده برای درک کنترل و مدیریت منابع آب مورد نیاز هستند، می باشد. تبدیل بارش- رواناب به علت تغییرات شدید زمانی و مکانی آن،یکی از پیچیده ترین مسائل در طبیعت می باشند، و وجود روابط قوی و غیرخطی میان متغیرها ...

پژوهش حاضر به مطالعه پیش بینی شاخص قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران به وسیله شبکه های عصبی و ارایه ی شواهدی مبنی بر رفتار آشوبناک شاخص قیمت در بورس اوراق بهادار می پردازد. دو مجموعه از داده ها برای ورودی شبکه عصبی انتخاب شده اند. وقفه های مختلفی از شاخص و عوامل کلان اقتصادی به عنوان متغیرهای مستقل. شبکه های عصبی به کار گرفته شده در این پژوهش از نوع پرسپترون چند لایه (mlp) است که به روش الگو...

پیش‌بینی نوسان یکی از مسایل بسیار مهم در بازارهای مالی است که توجه بسیاری از پژوهشگران دانشگاهی و کارشناسان این حوزه را در چند دهه ی گذشته به خود جلب کرده است. در پژوهش حاضر با توجه به این ضرورت، به بررسی مدلسازی و پیش بینی نوسان بازار سهام با استفاده از ترکیب‌ شبکه‌ های عصبی مصنوعی و الگوهای واریانس شرطی پرداخته می‌شود. در این تحقیق از شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP ) ، مدل‌های ناه...

سابقه و هدف: از آن جا یی که پیش بینی صحیح وضعیت بیماری افراد از اهمیت زیادی برخوردار است، لذا برای این پیش بینی بایستی از آن دسته مدل هایی استفاده کرد که دارای حداقل خطا و حداکثر اطمینان باشد. لذا در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی که روش قوی تری نسبت به روش های موجود است جهت ارزیابی بسته بودن یا نبودن عروق کرونری قلب استفاده شد.   مواد و روش ها: در این تحقیق از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند...

تبخیر و تعرق یکی از اجزای اصلی چرخه‌ی هیدرولوژی است. این فرایند پیچیده به عوامل متعدد اقلیمی وابسته است. شبکه‌های عصبی مصنوعی در چند دهه‌ی اخیر و در مطالعات صورت گرفته برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده و غیر خطی قابلیت بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. در تحقیق حاضر امکان استفاده از شبکه‌های با تابع پایه‌ی شعاعی (RBF) و شبکه‌های پرسپترون چند لایه (MLP) برای تخمین تبخیر و تعرق گیاه مرجع مورد مطالع...

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....

در سال های اخیر استفاده از روش های غیرمستقیم برای برآورد خصوصیات خاک مورد توجه قرار گرفته است. در روش های معمول، اندازه گیری نفوذپذیری نیاز به وقت و هزینه زیادی دارد از طرفی وجود عبارات غیرخطی در روابط نفوذپذیری، مدل سازی آنها را با مشکل همراه کرده است. امروزه روش شبکه عصبی مصنوعی با کارایی بالا در مدل سازی مسایل غیرخطی کاربرد روزافزون آن را سبب شده است. در این پژوهش 200 نمونه خاک جمع آوری شده ...