فرایند انعقاد و لخته سازی یکی از فرایندهای اصلی در تصفیه آب است. تاثیر پارامترهای مختلف بر این فرایند همواره یک بحث اساسی در راهبری تصفیه خانه های آب بوده و سال های مختلف از آزمایش جار برای این منظور استفاده شده است. در این مطالعه از سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (anfis)، شبکه های عصبی مصنوعی (دو مدل پیشخور و پایه شعاعی) و تحلیل رگرسیون فازی جهت پیش بینی میزان نهایی کدورت پس از فرآیند انعقاد ...

در این تحقیق، واکنش کافئیک اسید و 2- فنیل اتانول در حضور لیپاز تثبیت شده از مخمر آنتارکتیکا (نووزیم 435) به منظور تولید کافئیک اسید فن اتیل استر در سیستم ایزواکتان با استفاده از روش های شبکه عصبی مصنوعی و ژنتیک الگوریتم مدل سازی و بهینه گردید. بدین منظور ازیک طرح مرکب مرکزی چرخش پذیر با 4 متغیر و 5 سطح جهت مدل کردن واکنش آنزیمی به کمک شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. متغیرهای مستقل شامل دما، زمان، ...

پژوهش حاضر با هدف پیش‌بینی تراکم کنه تارتن دولکه‌ای با روش‌های زمین‌آمار و شبکه‌ی عصبی مصنوعی در مرزعه خیار استان خوزستان شهرستان رامهرمز انجام شد. بدین منظور مختصات طول و عرض ۱۰۰ نقطه با فاصله ۱۰متر، در سطح مزرعه مشخص و به عنوان ورودی‌های هر دو روش تعریف شد. خروجی هر روش نیز تعداد این آفت در آن نقاط بود. در بخش زمین‌آمار از روش کریجینگ معمولی و در بخش شبکه عصبی مصنوعی، ساختار پرسپترون سه لایه ...

در این مقاله رفتار خاکهای رسی تحت آزمایش سه محوری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی1 مورد مطالعه قرار گرفته است. در این راستا مدلهایی تهیه شد تا رفتار تنش – کرنش رسها را در شرایط زهکشی نشده پیش بینی کند. مزیت مدلهای تهیه شده در این است که پارامترهای ساده ای نظیر مشخصات فیزیکی خاک همچون حدود اتربرگ، رطوبت خاک، درصد ریزدانه و غیره برای مدل کردن رفتار تنش کرنش خاکهای رسی در آزمایش سه محوری به کار...

در این مطالعه، خصوصیات خشک شدن ورقه های نازک موز در خشک کن آزمایشگاهی، مورد بررسی قرار گرفت. آزمایش ها در چهار سطح دمایی 50، 60، 70 و 80 درجه سلسیوس و سه ضخامت 2، 4 و 6 میلی متر و سه سرعت هوای 5/0، 0/1 و 5/1 متر بر ثانیه با سه تکرار انجام گرفت. 12 مدل ریاضی خشک شدن بر داده های آزمایشگاهی برازش داده شده و بر اساس دو شاخص آماری ضریب تبیین (r2) و ریشه متوسط مربع خطای داده ها (rmse) با هم مقایسه شد...

فرآیند بارش-رواناب یک پدیده بسیار پیچیده در علم آبشناسی و شناخت آن در مدیریت و برنامه ریزی منابع آب از اهمیت بالایی برخوردار است. مدل سازی هر چه دقیق تر این فرآیند می تواند ضریب اطمینان بالایی در طراحی سازه های هیدرولیکی، ساماندهی رودخانه و برنامه ریزی برای سیستم های هشدار سیل را ممکن نماید. جهت مدل سازی این فرآیند روش های مختلفی نظیر روش های مفهومی و عددی وجود دارد. روش های مبتنی بر هوش مصنوعی...

در این پژوهش، توانایی شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) ، به عنوان روشی نوین در خصوص پیش بینی احتمال گزارشگری مالی متقلبانه ،در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در یک دوره زمانی 9 ساله بین سال های 1385 تا 1393مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور از طریق اطلاعات مندرج درصورتهای مالی ، نسبتهای مالی و مدل پرسپترون های چند لایه که شامل یک لایه ورودی ،لایه پنهان از دید نرم افزار MATLAB، و یک لایه ...

در این مطالعه قابلیت مدل‎های شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سری های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با اس...

مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...