بارش-رواناب یکی از فرایندهای مهم در مطالعات منابع آب بشمار می‌رود. در این تحقیق فرآیند بارش-رواناب روزانه در حوضه آبریز بالیخ‌لوچای با استفاده از ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌ های عصبی مصنوعی، هیبرید موجک-ماشین بردار پشتیبان و هیبرید موجک-شبکه عصبی مورد مطالعه و مقایسه قرار گرفته است. داده‌ های بارش-رواناب روزانه در طول دوره آماری (1379-1387) برای آموزش و صحت‌سنجی مدل‌ ها مورد استفاده قرار گرفت. د...

‌در پژوهش حاضر، حافظه بلندمدت و رفتار دینامیکی سیگنال سری زمانی جریان روزانه رودخانه خرم‌آباد که حوزه آبخیز آن کوهستانی و دارای کاربری شهری است، با استفاده از نمایه هرست بررسی شده است. مقدار نمایه هرست سیگنال رواناب رودخانه خرم‌آباد در بازه زمانی سال‌های 1370 تا 1393 برابر با 0.8 به‌دست آمد. این مقدار نشان از حافظه بلندمدت و دینامیک غیر خطی سیگنال رواناب این رودخانه دارد. در ادامه، با به‌کارگیر...

در این پایان نامه، از مدل شبکه عصبی موجک برای پیش بینی دانسیته آلکان ها از 2 تا 19 کربنه و سیکلوآلکان ها در محدوده ی وسیعی از دما و فشار استفاده شده است. دو شبکه عصبی موجک برای پیش بینی دانسیته مدل سازی شد: یکی برای گازهای طبیعی (آلکان های 2 تا 4 کربنه) و دیگری برای آلکان های خطی 5 تا 19 کربنه و سیکلوآلکان ها. در ابتدا، مدل شبکه عصبی موجک برای گازهای طبیعی با دو متغیر دما و فشار و توصیف‎کننده ب...

پیش بینی نرخ ارز از مسائل مهم مالی است که به خاطر مشکلات ذاتی و کاربردهای عملی آن توجه زیادی را به خود جلب نموده است . روشهای تجزیه و تحلیل سریهای زمانی به طور سنتی بر دو مفهوم مانایی و خطی بودن بنیان نهاده شده اند، اما در مواردی که پویایی سیستم ویژگی غیرخطی بالایی را نشان می دهد عملکرد این مدلهای سنتی عمدتا ضعیف می باشد، از سوی دیگر شبکه های عصبی و تبدیل موجک توانایی بالقوه خوبی را برای پیش بی...

در این مقاله کاربرد تبدیل s و تبدیل موجک پیوسته به منظور جایابی خطا در شبکه های توزیع شامل خطوط هوایی و کابل ارائه می شود. سیگنال های گذرای فرکانس بالا که توسط خطا در شبکه بوجود می آیند، با استفاده از این دو تبدیل s و تبدیل موجک پیوسته تحلیل می شوند. تبدیل s را می توان بعنوان یک ابزار مناسب در جایابی خطا بر پایه سیگنال گذرا مورد استفاده قرار داد. این تبدیل گسترش روش موجک پیوسته بوده و بر پایه ی...

در این مقاله از ترکیب شبکه‌های عصبی موجک (WNNs) به همراه الگوریتم آموزش بهینه‌سازی انبوه ذرات (PSO) جهت مدل‌سازی تغییرات زمانی محتوای الکترون کلی (TEC) یون‌<st...

شاخص کل قیمت سهام یک سری زمانی غیرخطی و نامانا است که دارای شکست های ساختاری می باشد، رفتار آن آشوبناک است و تحت تأثیر عوامل متعددی قرار دارد. پیش بینی شاخص کل با استفاده از روش های کلاسیک اقتصادسنجی، به دلیل مفروضات محدودکننده و غیرواقعی، دشوار می باشد و قابلیت اتکای بالایی ندارد. به همین منظور با به کارگیری روش های هوشمند و علوم غیرخطی، سعی بر آن است که این مشکلات هموار شود. با ترکیب چارچوب ش...

امروزه از شبکه های عصبی در زمینه های تحقیقاتی مختلف مانند محاسبات هوشمند، کنترل، شناسایی، پیش بینی سری های زمانی وغیره استفاده می شود. این شبکه ها به دو گروه شبکه های عصبی پیشرو و شبکه های عصبی بازگشتی طبقه بندی می شوند. شبکه های عصبی پیشرو استاتیکی می باشند به این مفهوم که خروجی آنها فقط به ورودی های فعلی شبکه بستگی دارد و این شبکه ها حافظه ندارند. شبکه های عصبی بازگشتی یک تعمیم از شبکه های عص...

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...

در این پژوهش یک شبکه عصبی موجک بهبود یافته ی فازی با فیدبک داخلی برای شناسایی سازه طراحی و پیشنهاد خواهد شد و جهت شناسایی سازه ها مورد استفاده قرار می گیرد. فیدبک داخلی با افزودن بازخورد در لایه دوم از شبکه های موجک عصبی در حقیقت المان حافظه را به شبکه اضافه کرده و باعث می شود سیستم رفتار زمانی مناسبی از خود نشان دهد.برای تنظیم پارامترهای شبکه، الگوریتم لونبرگ- مارکواردت بهبود یافته به همراه رو...