آگاهی از توزیع عمقی رسوبات معلق در کانال ها و آبراهه های طبیعی در تخمین بار رسوبی جریان اهمیت بسیار زیادی دارد. هزینه­های زیاد و زمان بر بودن عملیات نمونه برداری از رودخانه ها و همچنین خطای قابل توجه روش ها و تجهیزات مختلف نمونه برداری، مهندسان و محققان را به سوی مدل های شبیه سازی و استفاده از روش های نوین آماری سوق داده است. در این مطالعه، برای تخمین توزیع غلظت رسوبات معلق از سه روش شبکه­های ع...

با ارائه 9 شاخص با استفاده از شبکه عصبی – فازی چهار عامل به عنوان عوامل اصلی انتخاب شدند و با استفاده از تکنیک دیماتل فازی و سیستم استنتاج اولیه فازی و با توجه به دو عامل درجه جدی بودن و درجه تاثیر گذاری در شرکت نفت فلات قاره مورد تجزیه و تحلیل و مورد بررسی قرار گرفت که در پایان با استفاده از این چهار عامل و ورود آنها به مدل فازی نتیجه زیر حاصل شد که به احتمال 53% شاخص های چابکی زنجیره تامین در...

در این تحقیق، با استفاده از داده های مشاهده شده تشت کلاس a، کاربرد روش های رگرسیون غیر خطی، شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و هم چنین روش تجربی استیفنز- استوارت، جهت برآورد تبخیر روزانه منطقه کرمان مورد بررسی قرار گرفت. در روش های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و رگرسیون غیر خطی، مقادیر دما، فشار، رطوبت نسبی، تابش خورشیدی و سرعت باد، با پنج ترکیب مختلف به عنوان متغیره...

آگاهی از توزیع عمقی رسوبات معلق در کانال‌ها و آبراهه‌های طبیعی در تخمین بار رسوبی جریان اهمیت بسیار زیادی دارد. هزینه­های زیاد و زمان‌بر بودن عملیات نمونه‌برداری از رودخانه‌ها و همچنین خطای قابل توجه روش‌ها و تجهیزات مختلف نمونه‌برداری، مهندسان و محققان را به سوی مدل‌های شبیه‌سازی و استفاده از روش‌های نوین آماری سوق داده است. در این مطالعه، برای تخمین توزیع غلظت رسوبات معلق از سه روش شبکه­های ع...

فرایند تبخیر- تعرق به عنوان یکی از مؤلفه‌های اصلی چرخه‌ی آب‌شناسی دارای اهمیت فراوانی در مدیریت و توسعه‌ی منابع آب، و نیز برنامه‌ریزی آبیاری می‌باشد. در تحقیق حاضر، به‌منظور براورد تبخیر-‌‌تعرق غرب و شمال غرب ایران، روش ترکیبی پنمن-مانتیث فائو-56 به‌عنوان مرجع در نظر گرفته‌شد، و دقـت چهار شبیه‌‌ مختلف داده مبنا شامل، شبکه‌ی ‌عصبی مصنوعی (ANN)، سامانه‌ی استنتاج تطبیقی فازی-عصبی (ANFIS) از دو نوع...

پدیده بارش تابع عوامل زیادی می باشد که پیش بینی آن به روش های معمول آماری از دقت کمی برخوردار است. پیش بینی بارش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی در سال های اخیر، توجه زیادی معطوف شده است. استان کردستان با مساحتی حدود 28203 کیلومتر مربع بین 34 درجه و 45 دقیقه تا 36 درجه و 28 دقیقه عرض شمالی و 42 درجه و 31 دقیقه تا 48 درجه و 16 دقیقه طول شرقی به دلیل ریزش جوی زیاد یکی از پرآب ...

درصد واکشیدگی یکی از خواص فیزیکی مهم محصول نهایی می‌باشد. این آزمون نیاز به زمان و هزینه دارد. بنابراین پیش بینی مقدار درصد واکشیدگی تخته در حین تولید می‌تواند باعث کنترل کردن فرایند تولید و کیفیت یکنواخت محصول گردد. در این تحقیق متغیرهایی مانند رطوبت خرده چوب قبل از خشک‌کن، رطوبت کیک خرده چوب در فرمینگ، میزان چسب مصرفی به ازای هر تخته، زمان پرس، دمای پرس، فشار پرس، و خاصیت درصد واکشیدگی تخته خ...

اندازه­گیری مستقیم ویژگی های هیدرولیکی خاک وقت­گیر و پر هزینه است اما می توان این ویژگی هارا با بهره­گیری از داده­ های زودیاف مثل بافت خاک، جرم مخصوص ظاهری و با استفاده از روش هایی چون توابع انتقالی و سیستم استنتاج فازی- عصبی نیز به دست آورد. در این تحقیق برای برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع خاک، ازمدلشبکۀ عصبی مصنوعی و سیستم­استنتاجفازی-عصبیاستفاده شد. ورودی­های مدل، شامل درصد رس، سیلت و شن بود. ...

در سال‌های اخیر مدیریت دانش به یک موضوع مهم و حیاتی در تمامی سازمان‌ها تبدیل‌شده است. یکی از عوامل مؤثر در ایجاد و گسترش نوآوری، مدیریت دانش است. با نوآوری، برتری‌های بلندمدت سازمان در عرصه‌های رقابتی حفظ شود. ارزیابی و پیش‌بینی سطح مدیریت دانش برای مدیران بسیار بااهمیت است. در میان روش‌های نوین مدل‌سازی، سیستم‌های فازی از جایگاه ویژه‌ای در زمینه‌های مختلف علوم برخوردارند. این پژوهش از نظر هدف،...

مدل‏های مفهومی بر مبنای هوش مصنوعی، اغلب برای پیش بینی‏های کوتاه مدت و میان مدت هیدورلوژیکی به کار رفته اند. در این مقاله با استفاده از مفهوم تولید مجموعه ای از پیش بینی ها1 (esp) و تفکیک مدل‏سازی برای متغیرهای اقلیمی و هیدرولوژیکی، از مدل‏های مفهومی برای پیش بینی بلندمدت حجم جریان رودخانه زاینده رود در محل ورودی به سد زاینده رود استفاده می شود. سیستم استنتاج فازی برای پیش بینی بارش فصلی به صور...