آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می شود. این روش با تعیین رابطه ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می کند، اما محدودیت هایی مانند نرمال بودن متغیر وابسته و همگن بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه های عصبی مصنوعی (ann)، به عنوان یکی از زیر مجموعه های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (ai)، به منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین منظور، تعداد 101...

در این مقاله تخمین عمق گنبدهای نمکی با استفاده از روش شبکۀ عصبی رگرسیون تعمیم یافتهgrnn، از طریق داده های گرانی سنجی بررسی شده است. بدین منظور یک شبکۀ عصبی grnn به وسیلۀ داده های گرانی که از روش پیشرو، مدل گنبد نمکی را به دست می آورد، به ازای اعماق مختلف به دست آمده آموزش داده شد و با محاسبۀ خطای شبکه، شبکه مرتب اصلاح شد تا معماری شبکه با خطای پذیرفتنی به دست آید. سپس به منظور تست شبکه از داده ...

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می‌‌‌شود. این روش با تعیین رابطه‌‌ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می‌‌کند، اما محدودیت‌‌هایی مانند نرمال‌بودن متغیر وابسته و همگن‌بودن واریانس خطاها نیز دارد. در ‌‌این پژوهش سعی شده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN)، به‌عنوان یکی از زیر‌مجموعه‌‌های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (AI)، به‌‌منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین‌منظور،...

سیگنال‏های بزرگ‏مقیاس اقلیمی شامل کنش‏های جوّی‌ـ ‏اقیانوسی، از عوامل اصلی مؤثر بر نوسانات اقلیمی زمین هستند و شاخص‏های بسیار مهمی در پیش‏بینی متغیرهای اقلیمی محسوب می‏شوند. در این پژوهش، با به‏کارگیری مدل‏های شبکۀ عصبی مصنوعی، شبکۀ فازی‌ـ ‏عصبی و رگرسیون خطی چندگانه، بارش ماه آتی در ایستگاه سینوپتیک سمنان پیش‏بینی شد. بدین‌منظور، از سری زمانی ماهانۀ بارش ایستگاه سینوپتیک سمنان و سیگنال‏های بزرگ‏...

هدف از این تحقیق، ارزیابی سه مدل شبکۀ عصبی مصنوعی، رگرسیون درختی و مدل هارگریوز سامانی برای برآورد تبخیرتعرق گیاه مرجع بود. بدین منظور از اطلاعات هواشناسی استان­های سیستان و بلوچستان، کرمان، یزد و خراسان جنوبی در دورۀ آماری 1998-2008 استفاده شد. با توجه به تأثیر سرعت باد بر میزان تبخیرتعرق منطقه، برآورد تبخیرتعرق براساس تغییرات سرعت باد در قالب سه گروه شامل ایستگاه­هایی با سرعت باد کمتر از 48/2...

مدلسازی نوسان های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به ­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...

هدف از این تحقیق، ارزیابی سه مدل شبکۀ عصبی مصنوعی، رگرسیون درختی و مدل هارگریوز سامانی برای برآورد تبخیرتعرق گیاه مرجع بود. بدین منظور از اطلاعات هواشناسی استان­های سیستان و بلوچستان، کرمان، یزد و خراسان جنوبی در دورۀ آماری 1998-2008 استفاده شد. با توجه به تأثیر سرعت باد بر میزان تبخیرتعرق منطقه، برآورد تبخیرتعرق براساس تغییرات سرعت باد در قالب سه گروه شامل ایستگاه­هایی با سرعت باد کمتر از 48/2...

جاده‌های جنگلی به‌منظور ایجاد دسترسی به جنگل احداث می‌شوند و تأثیر زیربنایی در سازماندهی منطقه دارند. هدف این پژوهش، معرفی راهکاری هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با تلفیق GIS برای طراحی شبکۀ جادۀ جنگلی با در نظر داشتن اصول و معیارهای فنی شبکۀ جادۀ جنگلی است. ابتدا معیارهای مؤثر با استفاده از روش دلفی شناسایی شد و وزن‌دهی آنها با استفاده از روش AHP، انجام گرفت. با تلفیق لایه‌های مختلف و وز...

سری زمانی بارش غالباً یکی از ورودی¬های لازم برای تجزیه و تحلیل و طراحی سیستم¬های هیدرولیکی و هیدرولوژیکی می باشد . اطلاعات بارش به منظور کاربرد در این اهداف می¬تواند به صورت اندازه¬گیری مشاهدات بدست آید و یا اینکه به وسیله شبیه¬سازی اتفاقی تولید شود. یک مشکل عمده در مورد داده¬های بارندگی ثبت شده و یا تولیدی این است که این داده¬ها در بازه¬های زمانی به اندازۀ کافی کوچک برای کاربردهای مهندسی موجود ...

مدلسازی نوسان‌های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به‌صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به‌­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...