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 روش‌های 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، ...

در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...

گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...

در سال های اخیر سیستم های هوشمند به طور فزاینده ای مورد توجه واقع شده است که شبکه های عصبی مصنوعی از این مجموعه می باشند. این شبکه ها با پردازش داده های تجربی، قانون نهفته در ورای این اطلاعات را استنتاج می کنند. مدل های شبکه عصبی مصنوعی در مورد فرایندهایی که تعریف دقیق و درک خاصی از آنها وجود ندارد، بسیار موثر عمل می کنند. در این مورد، این امر به اثبات رسیده است که شبکه های عصبی مصنوعی قادر می ...

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...

در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...

امروزه، سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد کشور را تشکیل می دهد. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت خاصی برخوردار شده است تا بتوانند بالاترین بازده را از سرمایه گذاری خود کسب کنند. از سوی دیگر، شاخص قیمت سهام نشان¬دهنده وضعیت کلی بازار سهام است و می تواند به پیش بینی سهامداران جهت سرمایه گذاری کمک کند. اغلب در سالهای گذشته از روشهای کلاسیک برای پیش بینی قیمت سهام استف...

تبخیر و تعرق یکی از اجزای اصلی چرخه ی هیدرولوژی است. این فرایند پیچیده به عوامل متعدد اقلیمی وابسته است. شبکه های عصبی مصنوعی در چند دهه ی اخیر و در مطالعات صورت گرفته برای مدل سازی سیستم های پیچیده و غیر خطی قابلیت بسیار بالایی از خود نشان داده اند. در تحقیق حاضر امکان استفاده از شبکه های با تابع پایه ی شعاعی (rbf) و شبکه های پرسپترون چند لایه (mlp) برای تخمین تبخیر و تعرق گیاه مرجع مورد مطالع...

برآورد رسوب یکی از ارکان مدیریت حوزه‌های آبخیز می‌باشد. به‌همین جهت تاکنون تلاش‌های زیادی برای طراحی مدل‌های پیش‌بینی کننده آن و از جمله مدل-های شبکه ‌عصبی مصنوعی و مدل‌های رگرسیونی اشاره کرد. حال آن‌‌ که مقایسه عملکرد آن‌ها کم‌تر مورد توجه قرار گرفته است. بر این اساس پژوهش حاضر با هدف مدل‌سازی تلفات خاک ناشی از هفده رگبار به‌وقوع پیوسته در پلات‌های مستقر در جنگل تخریب‌شده و نشده در سه تکرار) د...

در سال های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ایستگاه های پ...