افزایش دقت براورد داده­های مفقود بارش روزانه، بویژه در حوضه­های بزرگ آبخیز با شبکه باران سنجی غیر متراکم، یکی از چالشهای آبشناسها می­باشد. در این مطالعه، شش شبیه شبکه عصبی مصنوعی به نامهای mlp، tlfn، rbf، rnn، tdrnn وcfnn با روشهای مختلف اعتبار سنجی برای تکمیل داده­های مفقود بارش روزانه در مقایسه با روشهای زمین آمار کریجینگ و کوکریجینگ با شبیه­های مختلف مورد بررسی قرار گرفته اند. برای ارزیابی د...

یکی از راه های کمک به سرمایه گذاران و شرکت ها ارایه الگوهای پیش بینی ورشکستگی درباره شرکت ها است. در ابتدا در پیش بینی ورشکستگی از روش های مختلف آماری مانند تحلیل ممیز ، رگرسیون و تحلیل لوجیت استفاده می شده است. اما بعدها توسعه و پیشرفت علم و کسب آگاهی در خصوص توانایی های هوش مصنوعی (ann) (در زمینه شناسایی و دسته بندی الگوها می باشد) محققین توانستند از شبکه های عصبی برای پیش بینی ورشکستگی استفا...

تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم ترین مؤلفه ها در بهینه سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می تواند در پیش بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه ریزی کوتاه مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی mlp(پرسپترون چندلایه)، rbf (شبکه تابع پایه ای شعاعی)، svm (ماشین بردار پشتیبان) در پیش بینی تبخیر-تعرق م...

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 ...

(صحت مطالب مقاله بر عهده نویسنده است و بیانگر دیدگاه مجمع تشخیص مصلحت نظام نیست)  هدف این مقاله پیش بینی روند تورم و شاخص قیمت ها در اقتصاد ایران است. داده های این مقاله شامل تورم سالانه و داده های ماهانه شاخص قیمت مصرف کننده در ایران از سال 1340 تا 1392 می باشد. در این تحقیق برای پیش بینی تورم از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. برای پیش بینی تورم ماهانه از یک شبکه پس انتشار خطا(bp) با 15 نر...

در اکثر فرآیند های مهندسی شیمی پدیده های انتقال جرم و انتقال حرارت جزء جدایی ناپذیر فرآیند ها می باشند. در این مقاله با استفاده از یک دستگاه آزمایشگاهی، به بررسی تجربی همزمان این دو پدیده در فرآیند های مهندسی شیمی و تاثیراتی که بر روی هم و بر روی فرآیند ها می توانند داشته باشند، پرداخته شده است. در این دستگاه وجود پدیده های چگالش و تبخیر که در اثر انتقال حرارت ایجاد می شوند، می توانند باعث انتق...

یکی از روش های تشخیص الگو،استفاده از شبکه های عصبی می باشد.ما در این پایان نامه از شبکه grnn برای تشخیص الگو استفاده می کنیم.grnn یکی از انواع شبکه های برپایه شعاع و یک ابزار رگرسیون قوی می باشد. grnn مقدار یک یا بیشتر متغیر وابسته را، با گرفتن مقدار یک یا بیشتر متغیر مستقل پیشگویی می کند. برای بهینه سازی شبکه grnn ، می توان از الگوریتم های بهینه سازی مختلفی استفاده کرد.ما در این پایان نامه از...

مدیریت انرژی یکی از اصلی‌ترین راه‌های بهینه‌سازی مصرف منابع انرژی است. پیش‌بینی عملکرد محصولات بر اساس ورودی‌های انرژی می‌تواند به کشاورزان و سیاست‌گذاران به منظور برآورد سطح تولید کمک کند. داده‌های مورد نیاز برای مطالعه به طور تصادفی از 70 مزرعه مرغ‌گوشتی در شمال‌غرب ایران جمع‌آوری گردید. انرژی‌های ورودی شامل نیروی انسانی، ماشین‌آلات، سوخت، خوراک و الکتریسیته و انرژی‌های خروجی تولید شده به عنو...

برای مدل‏سازی و پیش‏یابی پدیدة مخاطره‏ای گرد و غبار در مناطق گردوغبارخیز ایران، نخست داده‏های گرد و غبار، دما، و رطوبت 28 ایستگاه مناطق درگیر شدید با گرد و غبار در ایران در بازة زمانی 29 ساله (2018-1990) اخذ شد. سپس، با استفاده از مدل‏های شبکة عصبی ANFIS و RBF در نرم‏افزار MATLAB مدل‏سازی‏ها انجام گرفت. داده‏های گرد و غبار به‏دست‏آمده از پیش‏بینی با استفاده از مدل تصمیم‏گیری چندمتغیرة TOPSIS و ...

این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدل‌های شبیه­سازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاه­های هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیه­سازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدل­های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدل­...