یکی از ابزارهایی که برای تعیین اثرات غیرخطی و اثرات متقابل بین متغیرهای تبیینی در یک مدل رگرسیون لوژستیک به کار می ­ رود، استفاده از شبکه ­ های عصبی واحد ضربی تکاملی است. به منظور برآورد پارامترهای مدلی که بدین صورت به دست می ­ آید، یک روش ترکیبی مورد استفاده قرار می ­ گیرد؛ این روش از ترکیب دو ابزار بهینه ­ ساز کلاسیک و الگوریتم تکاملی ساخته می ­ شود. در این مقاله ساختار شبکه ­ های عصبی به ­ گ...

مصرف گاز طبیعی به عنوان یکی از مهم‌ترین حامل‌های انرژی، طی سالیان اخیر روند صعودی را داشته و مدیریت مصرف و برنامه‌ریزی جهت تأمین نیازهای آن، نیازمند شناخت وضعیت مصرف کنونی و پیش‌بینی روند آتی آن می‌باشد. با معرفی و کاربرد گسترده مدل‌های مختلف همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی جهت برآورد روند آتی مصرف و از طرفی تصادفی بودن آن‌ها، آگاهی از دقت این مدل‌ها جهت نیل به هدف پیش‌بینی دقیق‌تر، اهمیت بیشتری یاف...

نرخ ارز از متغیر های تاثیر گذار بر اقتصاد است که همواه مورد توجه طیف وسیعی از اقتصاد دانان نیز بوده است . متغیر های بسیاری بر نرخ ارز تاثیر می گذارند که هم شامل عوامل اقتصادی می شود و هم عوامل غیر اقتصادی ، برخی در کوتاه مدت اثر گذارند و برخی در میان مدت و بلندمدت از این رو توصیف این نوسانات قیمت و پیش بینی آن کار آسانی نیست . در این پایان نامه از روش ترکیبی مدل شبکه های عصبی با الگوریتم ژنتیک ...

روش نگاشت خودسازمانده (som)یکی از روش­های خوشه بندی است که می­تواند بدون نظارت و با کمک شبکه عصبی، فضاهای چندبعدی و پیچیده داده­ها را به یک فضای دوبعدی تبدیل کند. به دلیل بسته بودن و خاصیت ترکیبی ذاتی داده­های ژئوشیمیایی،قبل از هر تحلیلی بایستی با تبدیل­های خاصی باز شوند. یکی از مهم­ترین تبدیل­هایی که امروزه روی این نوع داده­ها برای بازکردن آن ها انجام می­شود، خانواده تبدیل­های نسبت لگاریتمی اس...

در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...

چکیده بی­شک اولین قدم برای مدیریت منابع آب پیش‌بینی و برآورد جریان رودخانه‌ها است. در این مطالعه به منظور پیش‌بینی سری زمانی جریان روزانه و ماهانه ایستگاه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی، مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استتتاج فازی عصبی تطبیقی استفاده شده است. به منظور بهبود نتایج شبیه‌سازی از آنالیز موجک به عنوان مدل ترکیبی استفاده شد. برای این هدف، سری زمانی جریان و بارش به...

پارامترهای هیدروژئولوژیکی از جمله قابلیت انتقال یکی از مهمترین پارامترهای ورودی در مدل‌سازی آبهای زیرزمینی است که عموماً تعیین آن برای نقاط مختلف آبخوان با هزینه‌های فراوانی انجام می‌گیرد. آبخوان دشت تسوج یکی از آبخوانهای حاشیه دریاچه ارومیه می‌باشد که در دهه اخیر با افت سطح آب زیرزمینی مواجه شده و نیازمند مدیریت کمی و کیفی است. بنابراین، در این تحقیق به عنوان مرحله اول، از مدل‌های منطق فازی، شب...

هدف از این مقاله ارزیابی الگوی ترکیبی شبکه­های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای انرژی بخش کشاورزی ایران می­باشد. برای این منظور، از داده­های سالانه مصرف انرژی بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیر خروجی مدل­های پیش­بینی و از داده­های سالانه جمعیت کل کشور و کل تولیدات بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیرهای ورودی مدل­های پیش­بینی استفاده شد. در پایان به منظور مقایسه نتایج پیش­بینی مدل ترکیبی...

این مقاله مطالعه ای برای مقایسه توان پیش بینی روند قیمت سه ام با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی آموزش پذیراصلاح شده در مقابل سایر شبکه های آموزش پذیر و غیر آموزش پذیر ترکیبی است . داده های تاریخی به کار رفته در اینتحقیق از شرکت پتروشیمی خارگ، پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار ایران بدست آمده اند . شرکت پتروشیمی خا رگ ازبزرگترین تولید کنندگان ایرانی محصولات پتروشیمی از جمله متانول است و به دلیل ...

موضوع شناخت و بررسی رفتار قیمت سهام، همواره یکی از موضوع‌های مهم و مورد توجه محافل علمی و سرمایه‌گذاری بوده است. اخیراً تعداد زیادی از پژوهشگران در پژوهش‌های خود بازار سهام را به عنوان یک سیستم پویای غیرخطی در نظر گرفته‌اند. در این پژوهش، تلاش شده است با استفاده از تبدیل موجک و شبکه عصبی مدلی ارایه شود که پیش بینی دقیق‌تر و با خطای کمتری از بازده شاخص بورس اوراق بهادار داشته باشد. در این مدل ترک...