پس از وقوع یک زلزله ، تصمیم گیری سریع در مورد ایمنی ساختمان،امکان ادامه بهره برداری از یکساختمان و تعیین موقعیت و میزان خرابی مورد نظر،بسیار مهم و حیاتی می باشد. امروزه تکنیک جدیداستفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد کاربردگسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی سازه و زلزله پیدا کرده است. در این مقاله یک1/5 تحلیل دینامیکی غیرخطی شده g 0/1 تا g قاب خ...

پس از وقوع یک زلزله ، تصمیم گیری سریع در مورد ایمنی ساختمان،امکان ادامه بهره برداری از یکساختمان و تعیین موقعیت و میزان خرابی مورد نظر،بسیار مهم و حیاتی می باشد. امروزه تکنیک جدیداستفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد کاربردگسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی سازه و زلزله پیدا کرده است. در این مقاله یک1/5 تحلیل دینامیکی غیرخطی شده g 0/1 تا g قاب خ...

با توجه به اهمیت بسزای آب زیرزمینی در توسعه پایدار فعالیت های اقتصادی به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک، مطالعه دقیق و برآورد صحیح تراز آب زیرزمینی همواره مورد توجه محققین بوده است. به دلیل پیچیدگیهای موجود در طبیعت سیستمهای آب زیرزمینی و همچنین محدودیتهای موجود در حفر گمانه ها، مدلسازی زمانی و مکانی تراز آب زیرزمینی به آسانی میسر نمی باشد. اما شبکه های عصبی مصنوعی دارای توانایی بالایی در مدلسازی...

برآورد دقیق مقدار رسوبات حمل شده توسط رودخانه ها، در مدیریت منابع آب از اهمیت بسیاری برخوردار است. بنابراین شناسایی و پیشنهاد مدلهای مناسب جهت برآورد رسوب معلق از اهداف مهم تلقی میشود که استفاده از روش نوین مدلهای هوشمند از جمله شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون بردار پشتیبان در این زمینه تحول عظیمی وجود آورده است. یک گام مهم در مدلسازی رسوب معلق با استفاده از این مدلها، انتخاب ورودیهای مناسب میباشد، ...

شکست سدهای خاکی از چالشهای بزرگ مهندسی عمران به شمار میرود که یکی از عمده ترین علل وقوع آن، تراوش کنترل نشده از هسته و پی سد میباشد. از این رو تحلیل تراوش، از مسائل بسیار مهم در طی مراحل طراحی، ساخت و بهره برداری از این نوع سدها است. در این راستا بررسی هد پیزومتریک یکی از اولین مراحل بررسی تراوش میباشد؛ در تحقیق حاضر هد پیزومتریک سد خاکی ستارخان با استفاده از مدلهای جعبه سیاه هوش مصنوعی و جعبه ...

هدف اصلی در این مقاله استفاده از روش تجزیه و تحلیل مؤلف ههای اصلی برای شناسایی متغیرهای تأثیرگذار در فرآیند مدل سازی تصادفات در آزادراههای برون شهری است. با توجه به توانایی مدل شبکه های عصبی در پیش بینی تصادفات رانندگی، مدل تعداد تصادفات آزادراههای برون شهری کشور با استفاده از مدلهای شبکه های عصبی توسعه داده شده و متغیرهای مربوط به جریان ترافیک، سهمیه بندی بنزین و متغیرهای محیطی نیز به عنوان مت...

در دنیای امروز به کارگیری روشهای کمی پیش بینی در زمینه های مختلف مورد توجه گسترده قرار گرفته است. تغییرات سریع محیطهای ناشناخته در دنیای واقعی و به ویژه بازارهای مالی سبب ایجاد مشکلاتی برای پیش بینی کنندگان به منظور تأمین داده های مورد نیاز شده است. مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته (arima) دارای محدودیت تعداد داده های گذشته بوده و شبکه-های عصبی مصنوعی (anns) نیز به منظور حصول نتایج دقیق...

به منظور پیش بینی فعالیت آنتی hiv یکسری از مشتقات فنتیل تیازولیل تیواوره (peet)، مدلهای ارتباط کمی ساختار- فعالیت (qsar) با استفاده از توصیفگرهای محاسبه شده، ساخته شد. روش رگرسیون مرحله ای جهت کاهش تعداد توصیفگرهای (متغییرها) محاسبه شده توسط دراگون به گار گرفته شد. متغییرهای انتخاب شده سپس به عنوان ورودی برای تولید مدلهای qsar با استفاده از رگرسیون خطی خطی چندگانه(mlr) و شبکه عصبی مصنوعی(ann)قر...

هدف اصلی در این مقاله استفاده از روش تجزیه و تحلیل مؤلف ههای اصلی برای شناسایی متغیرهای تأثیرگذار در فرآیند مدل سازی تصادفات در آزادراههای برون شهری است. با توجه به توانایی مدل شبکه های عصبی در پیش بینی تصادفات رانندگی، مدل تعداد تصادفات آزادراههای برون شهری کشور با استفاده از مدلهای شبکه های عصبی توسعه داده شده و متغیرهای مربوط به جریان ترافیک، سهمیه بندی بنزین و متغیرهای محیطی نیز به عنوان مت...

دقت پیش بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش بینی است. امروزه به رغم وجود روشهای متعدد پیش بینی، هنوز پیش بینی دقیق مالی کار چندان ساده ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق تر می باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش بینی، کار بسیار دشواری می باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق تر با یکدیگر ...