نتایج جستجو برای: مهندسی شبکه های عصبی

تعداد نتایج: 491064  

ژورنال: دریا فنون 2014
اکبر شهابی, طاهر رجایی

پیش‌بینی دقیق‌تر از سطح دریا در مناطق ساحلی در کاربردهای مهندسی سواحل بسیار با اهمیت ‌می‌باشد. با پیش‌بینی تراز سطح دریا مشاهده جریانات دریا و تغییرات آن‌ها در سطح، ارتفاع موج، سرعت باد و جزر و مد ممکن شده و این نقش بسزائی در برنامه‌ریزی و مدیریت سواحل دارد. این مطالعه، توانایی روش و مدل ترکیبی موجک-شبکه عصبی در پیش‌بینی کوتاه مدت تراز سطح دریا در بندر چابهار را مورد مطالعه و بررسی قرار ‌می‌دهد...

در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی  بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...

ژورنال: :مهندسی حمل و نقل 0

پیش بینی پاسخ روسازیها بر پایه برنامه های بسیار پیشرفته اجزاء محدود، فرصتهای بیشماری را برای ترکیبات پیچیده تحلیل در مهندسی روسازی فراهم کرده است، با این وجود می توان زمان قابل توجه موردنیاز برای انجام تحلیل این مدلها را با کاربرد مدلهای تحلیلی شبکه عصبی مصنوعی حذف کرد. شبک ههای عصبی مصنوعی از لحاظ عملکرد، مدلهای بسیار کارآیی هستند که سرعت محاسباتی آنها کاملاً مستقل از پیچیدگی ریاضیاتی الگوریتم ...

ژورنال: :کنترل 0
سید محمد جواد آل هاشر seyyed mohammad javad alehasher دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران محمد تشنه لب mohammad teshnehlab دانشگاه خواجه نصیر

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...

با توجه به نیاز شبیه سازی سری های زمانی بارش در مقیاس های مختلف برای مقاصد مهندسی از یک طرف و عدم ثبت این پارامترها در مقیاس های ریز بدلیل مشکلات اجرایی و اقتصادی از طرف دیگر، ریزمقیاس کردن بارش به مقیاس مورد نظر، یک امر ضروری می باشد. در این مطالعه، برای ریزمقیاس کردن سری زمانی بارش ایستگاه های تبریز و سهند، با توجه به ویژگی های غیرخطی مقیاس های زمانی، مدل ترکیبی موجک - شبکه عصبی مصنوعی (WANN)...

ژورنال: :فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست 2014
محمد جواد ذوقی محمد علی جعفری

در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی  بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...

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...

علی نصیری مجتبی یمانی,

برآورد و تعیین رواناب مستقیم رودخانه‌ها در عمل کار پیچیده‌ای است و تاکنون روش‌های متفاوتی برای محاسبه آن پیشنهاد شده است. یکی از روش‌های جدید در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه‌ها و همچنین برآورد دبی رودها، استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی است که با الگوبرداری از شبکه عصبی مغز انسان، ضمن اجرای فرایند آموزش، روابط درونی بین داده‌ها را کشف می‌کند و آن را به موقعیت‌های دیگر تعمیم می‌دهد. هدف عمدة پژوه...

از جمله مسایل مهم در طراحی آب‌شکن‌ها، پدیده آب‌شستگی موضعی دماغه آنها می‌باشد که به‌علت تنگ‌شدگی مقطع جریان و وجود گردابه‌های قوی به‌وجود می‌آید و یکی از شاخص‌های مهم در تعیین مشخصات حفره‌ی آب‌شستگی، حداکثرعمق آب‌شستگی می‌باشد. امروزه شبکه‌های عصبی کاربردهای بسیاری در مسایل مختلف مهندسی آب که رابطه و الگوی مشخصی بین عوامل مؤثر بر وقوع یک پدیده وجود ندارد، پیدا کرده است. بنابراین در این پژوهش از...

بحث همگرایی در شبکه‌های عصبی شناساگر و کنترل‌کننده یکی از موارد پراهمیت در مهندسی کنترل می‌باشد، که در این راستا تحقیقات متنوعی صورت پذیرفته است که عمدتاً در چهار چوب شبکه‌های عصبی معمولی بوده است. در این مقاله الگوریتم گرادیان نزولی تطبیقی با یادگیری پارامترهای شبکه عصبی چند لایه بصورت بهنگام بر اساس بسط سری تیلور خطای خروجی مطرح و همگرایی الگوریتم آموزشی بررسی شده است‌. برای افزایش دقت و سرعت ...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید