یکی از روش های پیش بینی سیل در رودخانه ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی(eann) که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد، کاربرد گسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...

برآورد دبی اوج سیلاب در حوزه‌­های آبخیز یکی از مهم‌ترین مسائلی است که هیدرولوژیست­‌ها و کارشناسان بخش آب را به‌خود مشغول کرده است. یکی از روش‌های نوین در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه‌ها و همچنین، برآورد دبی اوج لحظه­‌ای، استفاده از شبکه­‌های عصبی مصنوعی می‌باشد که با الگوبرداری از شبکه مغز انسان ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده‌ها را کشف و برای موقعیت‌های دیگر تعمیم می‌دهد. هدف از ا...

    مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ می‌دهد. روش­های هوش مصنوعی می­توانند کارایی بالایی جهت شبیه­سازی جریان رودخانه در مقیاس­های مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیه‌سازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیه‌سازی داده­های دبی جریان ماهانه در این ای...

در این تحقیق به مقایسه کارایی دو روش پیش‌بینی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و روش سنتی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته (ARIMA) در پیش‌بینی قیمت سهام در بازار سهام ایران پرداخته شده است. بدین منظور 2 شرکت دارویی البرز‌دارو و جام‌دارو انتخاب شده و مدل ARIMA و مدل شبکه عصبی مصنوعی برای هر دو شرکت تخمین زده شد. به منظور تخمین مدل شبکه عصبی مصنوعی، متغیر قیمت سهام به عنوان متغیر وابسته و متغیر‌های حجم معا...

الگوریتم فراابتکاری ،)ctsap( در این تحقیق برای حل مسئلهی تخصیص سلول به سوئیچاستفاده شده است. هدف مسئله، تخصیص بهینه سلولها به )abc( کلونی زنبور عسل مصنوعیسوئیچها با حداقل هزینه است. در این تحقیق هزینه از دو جزء تشکیل یافته است. یکی هزینهیتعویضها که مربوط به دو سوئیچ است و دیگری هزینهی اتصال میباشد. ظرفیت پاسخگویی تماسهر سوئیچ نیز محدود است و فرض میشود همهی سوئیچها ظرفیت برابری داشته باشند. در م...

توانایی کم­نظیر شبکه­های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل و برآورد در حوزه علوم تجربی و مهندسی موجب شد تا مورد توجه اقتصاددانان قرار گیرد. در این پژوهش، پس از مرور پژوهش­های انجام­شده در مورد توانایی پیش­بینی مدل­های خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA)[1]و شبکه­های عصبی مصنوعی(ANN)[2] به مقایسه این دو روش برای پیش­بینی قیمت روزانه نفت در دوره آوریل 1983 تا ژوئن 2005 پرداخته­ایم. ...

این مقاله به بررسی مقایسه‌ای توان شبکه‌های عصبی مصنوعی و سری‌های زمانی خودبازگشت در پیش‌بینی ایستای نرخ تورّم ایران می‌پردازد. در یک بررسی، با استفاده از 37 سال داده‌های تاریخی نرخ تورّم ایران، مدل‌ شبکة عصبی مصنوعی در پیش‌بینی آیندة نزدیک در مقایسه با سری‌های زمانی خودبازگشت، به‎طور متوسط از عملکرد بهتری برخوردار است. در این بررسی، مزایای روش توقّف زودهنگام در مرحلة یادگیری شبکة عصبی برای پیش‌بین...

در این مقاله تطابق بین تخلخل مفید به دست آمده از نگار (log) رزونانس مغناطیسی هسته2(nmr) و نشانگرهای لرزه ای از طریق دو روش رگرسیون خطی چندگانه و شبکه عصبی مصنوعی بررسی شده است. در ابتدا نمودارهای هر چاه از طریق ایجاد لرزه نگاشت مصنوعی با اطلاعات برداشت لرزه ای مطابقت داده شدند. برای ساختن لرزه نگاشت مصنوعی در هر چاه از نگار صوتی3 و چگالی4 استفاده شده است. سپس داده های لرزه ای پس برانبارش5 با اس...

در سالهای اخیر، شاهد حرکتی مستمر از واکاویها، پژوهشها و پردازشهای صرفاً نظری و روش محور بـه پـژوهشهـا وپردازشهای دادهمحوریم، حرکتی که به نحو احسن خود را در ظهور و توسعه روشهای اکتشاف دانش، به ویژه داده کاوی وفنون خاص آن، نشان داده است. بهرغم تصور رایج، دادهکاوی صرفاً به پژوهشهای کمی و آماری محـدود نمـیشـود و درپژوهشهای کیفی هم شاهد ظهور تحولات مشابهی بودهایم. در این مقاله با فرض تطبیقپذیری اکتشاف...

چکیده بی­شک اولین قدم برای مدیریت منابع آب پیش‌بینی و برآورد جریان رودخانه‌ها است. در این مطالعه به منظور پیش‌بینی سری زمانی جریان روزانه و ماهانه ایستگاه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی، مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استتتاج فازی عصبی تطبیقی استفاده شده است. به منظور بهبود نتایج شبیه‌سازی از آنالیز موجک به عنوان مدل ترکیبی استفاده شد. برای این هدف، سری زمانی جریان و بارش به...