برآورد و پیش‏‏بینی بارش اهمیت ویژه‏ای دارد. به دلیل نبود قطعیت، هیچ ‏یک از مد‏ل‏های آماری و مفهومی نتوانسته‏اند به منزلة یک مدل برتر در الگوسازی دقیق بارش شناخته شوند. اخیراً، به کاربردِ موجک در آنالیز سیگنال‏ها و سری‏های زمانی در هیدرولوژی توجه شده‏ است. در این تحقیق، سیگنال بارندگی با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شد و داده‏های به‌دست‌آمده با دو روش برازش معادلات مستقیم و هیبرید عصبی- موجکی ...

سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهم‌ترین مسائل در طرح‌های آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار می‌رود. یکی از این مسائل که می‌تواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامه‌ریزی‌های مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل ...

آگاهی از اطلاعات دبی جریان در رودخانه ها برای مدیریت منابع آب، پیش بینی سیل، طراحی مهندسی و مدیریت زیست محیطی ضروری می باشد. مدل های ارائه شده همچون بارش-رواناب و سری های زمانی به منظور پیش بینی میزان آبدهی رودخانه ها به دلیل عدم دقت و پیچیدگی عوامل مؤثر در آبدهی در بسیاری از موارد با مقادیر مشاهده شده تطابق ندارد. موجک یکی از روشهایی است که در سالهای اخیر در زمینه هیدرولوژی مورد توجه قرار گرفت...

کیفیت آب¬های سطحی یک عامل موثر در سلامتی انسان و سیستم¬های زیست محیطی، به خصوص در مناطق شهری می¬باشد. چون رودخانه¬ها با عبور از شهر¬ها بسیاری از آلاینده¬های رها شده از فاضلاب¬های خانگی و صنعتی و پساب¬های کشاورزی را دریافت می¬کنند. بنابراین، وجود اطلاعات قابل اعتماد در مورد روند کیفیت آب، برای مدیریت آب موثر است. در مناطق نیمه¬خشک مانند ایران که با مشکلات کمبود آب به ویژه در مناطق پرجمعیت (به عل...

چکیده: در این تحقیق، یک الگوریتم ترکیبی جدید به منظور جداسازی جریان هجومی از خطای داخل ترانسفورماتور، قابل پیاده سازی در حفاظت دیفرانسیل دیجیتال ترانسفورماتورهای قدرت، ارائه می گردد. الگوریتم نامبرده مبتنی بر مفاهیم ریاضی تبدیل موجک و شبکه عصبی می باشد. تبدیل موجک روشی قدرتمند در جداسازی و تجزیه یک سیگنال است. مزیت این روش، جداسازی سیگنال در حوزه فرکانس- زمان می باشد، یعنی بر خلاف روش های جدا ...

در این مقاله روش کمینه‌سازی توابع هدف با کمک شبکه‌های عصبی موجک چند لایه، جهت مدل‌سازی توموگرافی یونوسفر به عنوان یک روش جدید ارائه شده است. براساس روش توموگرافی، تابع هدفی تعریف گردیده و سپس با کمک شبکه‌های عصبی موجک چند لایه (WNN) طراحی شده، مقدار این تابع هدف به کمترین میزان خود می‌رسد. جهت بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه‌های عصبی، می‌بایستی از یک الگوریتم آموزش مناسب بهره گرفت. به همین...

برآورد و پیش‏‏بینی بارش اهمیت ویژه‏ای دارد. به دلیل نبود قطعیت، هیچ ‏یک از مد‏ل‏های آماری و مفهومی نتوانسته‏اند به منزلة یک مدل برتر در الگوسازی دقیق بارش شناخته شوند. اخیراً، به کاربرد موجک در آنالیز سیگنال‏ها و سری‏های زمانی در هیدرولوژی توجه شده‏ است. در این تحقیق، سیگنال بارندگی با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شد و داده‏های به دست آمده با دو روش برازش معادلات مستقیم و هیبرید عصبی- موجکی ...

مدل سازی دقیق و قابل اطمینان سطح ایستابی آب زیرزمینی می تواند به استفاده ی پایدار از آب های زیرزمینی به منظور تأمین نیاز های شهری،کشاورزی و صنعتی کمک کند. امروزه سازمان ها و شرکت های مرتبط با مهندسی آب برای این منظور از مدل های عددی استفاده می کنند. از معایب این روش ها نیاز به پارامتر های متعدد، زمان بر و پرهزینه بودن آن هاست. با توجه به روابط پیچیده ی حاکم در هیدروژئولوژی و هیدرولوژی در سال ها...

پیش بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه سازی و برنامه ریزی سیستم مدیریت مواد زاید جامد شهری دارد. اما به دلیل طبیعت ناهمگون و تأثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل بر تولید، همواره با مشکلات زیادی همراه بوده است. شبکة عصبی مصنوعی اخیراً در بسیاری از کاربردهای مهندسی نظیر مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری قدرتمند در مدلسازی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق با توجه به دینامیک و پیچیده بودن سیستم...

در این تحقیق شاخص کل سهام بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل­های مختلف شبکه‌های عصبی پیش‌بینی شده است. تحقیق از نوع کاربردی است و دورۀ زمانی انجام تحقیق از ابتدای سال 81 تا پایان سال 90 است. گردآوری اطلاعات از طریق آمار و داده­های موجود در پایگاه اطلاعاتی در بورس اوراق بهادار تهران صورت گرفته است. برای ایجاد مدل WDBP از موجک db5 برای نویززدایی داده­ها و تا پنج مرحله صورت گرفته است. جذر م...