نتایج جستجو برای: شبکه عصبی رگرسیونی

تعداد نتایج: 48050  

هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویه‌ای طبیعی ورق‏ها با توجه به شرایط مختلف تکیه‌گاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روش‏های آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزن‏های شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل می‌شود. در این...

ژورنال: آبخیزداری ایران 2015

پیش‌بینی مؤلفه‌های باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب می‌گردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی، در پیش‌بینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامتر‌های اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...

تذهیبی, مهدی, توسلی فرحی, مینا, حسینی تشنیزی, سعید ,

  چکید ه   سابقه و هدف   مدل رگرسیون کاکس، یکی از روش‏های رایج تحلیل داده‏های بقا می‏باشد که قبل از به ‏کارگیری آن لازم است فرض متناسب بودن خطرات برقرار باشد. اخیراً مدل‏های شبکه عصبی بدون نیاز به فرض خاص، جایگزینی مناسب در پیش‏بینی بقا می‏باشند. هدف از این مطالعه، مقایسه‏ توانایی مدل رگرسیون کاکس و شبکه عصبی مصنوعی در پیش‏بینی بقای بیماران لوسمی حاد بود.   مواد و روش‌ها   در یک مطالعه گذشته‏نگر...

ژورنال: آبخیزداری ایران 2019

در دهه ‏های اخیر شبکه ‏های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش ‏بینی پدیده‏ های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده ‏اند. اگرچه استفاده از شبکه ­های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ­ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش­ بینی این مدل­ ها، به میزان زیادی تحت­ تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...

ژورنال: دانش آب و خاک 2016

هدایت هیدرولیکی خاک از مهمترین ویژگیهای فیزیکی خاک در حالت غیراشباع برای شناخت، بررسی و مدل-سازی انتقال آب، نمکها و آلاینده ها در خاک است. هدف از این پژوهش برآورد هدایت هیدرولیکی غیراشباع با بهره گیریاز پارامترهای زودیافت خاک شامل خصوصیات فیزیکی، مکانیکی و شیمیایی با استفاده از روش رگرسیونی و شبکهعصبی مصنوعی بود. در این پژوهش 148 نمونه از 5 استان مازندران، کرمانشاه، آذربایجان غربی و شرقی و همدا...

ژورنال: دانش آب و خاک 2016

ارزیابی و پیشبینی تغییرات تراز سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدلهای خاص، اطلاعات ارزشمندی جهت مدیریتمنابع آب و برنامهریزی مصرف، در اختیار میگذارد. از بین ابزار و روشهای متفاوت موجود، مدلهای رگرسیون غیرخطیچند متغیره برای پیشبینی پدیدههای هیدرولوژیکی از اهمیت زیادی برخوردارند. در این پژوهش از دادههای ماهانه مصارف،بارش و ارتفاع سطح ایستابی برای سالهای 1380 الی 1390 دشت عجبشیر استفاده گردید. با تجز...

برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روش‌‌های بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آن‌‌ها استفاده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکه‌‌های عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...

ژورنال: کنترل 2012

در این مقاله یک شبکه عصبی راف بهبود یافته به منظور شناسایی سیستم  های غیرخطی آشوبی ارائه شده است. شبکه  های عصبی راف نوعی از ساختارهای عصبی هستند که براساس نرون  های راف طراحی می  شوند. یک نرون راف را می  توان بصورت زوجی از نرون  ها در نظر گرفت، که به نرون  های کرانه بالا و کرانه پایین موسوم هستند. رویکرد نرون راف استفاده از محاسبات بازه  ای در شبکه عصبی را امکان پذیر می  سازد، بنابراین می  توا...

در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می‌شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...

ژورنال: دانش آب و خاک 2017
افشین اقبال‎زاده فرشته نورمحمدی ده بالایی, مهوش نورمحمدی ده‎بالایی میترا جوان,

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید