در شبکه های عصبی مصنوعی (ann) روش های موجود آموزش و واسنجی عصبی بر اساس ساختار پرسپترون چندلایه ای می باشد، لیکن این روش ها دارای مشکلات ناشی از عدم همگرایی در روش های یادگیری، عدم ثبات اوزان شبکه در شرایطی که طیف داده های ورودی دارای انحراف معیار بزرگ بوده و بالاخره نیاز به داده و اطلاعات فراوان جهت آموزش شبکه می باشند. برای غلبه بر مشکلات فوق در این تحقیق روش جدید ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی – به...

همواره پیش‌بینی دقیق روند بازار سهام برای تصمیم‌گیری‌های مالی سرمایه‌گذاران مهم بوده است. استفاده از مجموعه‌ای از شاخص‌های تحلیل تکنیکی یکی از پرکاربردترین روش‌های پیش‌بینی‌های مالی است. تعیین پارامترهای مناسب این شاخص‌ها و همچنین ترکیب آن‌ها یکی از چالش‌های پژوهشگران است. از طرف دیگر، ماهیت غیرخطی و پویای تغییرات در روند بازار سهام موجب استفاده گسترده از روش‌های پیش‌بینی غیرخطی همچون شبکه عصبی...

با توجه به کمبود ایستگاه‌های اندازه‌گیری در کشور، لزوم استفاده از مدل‌های تجربی برآورد دبی‌ حداکثر لحظه‌ای بسیار ضروری است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی و رگرسیون چندمتغیره غیرخطی برای پیش‌بینی دبی اوج در حوزة آبخیز طالقان استفاده گردید. با استفاده از آمار دبی‌های متوسط حداکثر روزانه و بارش‌های متناظر، یک روز قبل و پنج روز قبل و مجموع بارندگی پنج روزه و همچنین دمای میانگین ماهانه در واحدهای...

در کشاورزی امروزی، نقش گلخانه به عنوان ابزاری برای افزایش کمیت و کیفیت محصول، دارای اهمیت فراوان می­باشد. شرایط داخلی گلخانه به برخی  عوامل بیرونی وابسته است که به­طور معمول پیش­بینی دقیق آن­ها به سادگی امکان پذیر نیست. هدف از اجرای این تحقیق، تخمین دمای هوای داخل گلخانه در حالت­های بدون تهویه و با استفاده از سامانه­ی سرماش تبخیری با روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیونی است. از برخی عوامل مانند ...

هدف پژوهش حاضر، توسعه مدلی برای پیش­بینی شرایط اخراج آموزشی دانشجویان مقطع کارشناسی رشته­های مهندسی بوده که به روش داده­کاوی و با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی به اجرا درآمده است. جامعه آماری، دربرگیرنده کلیه پذیرفته­شدگان سال­های 1387 لغایت 1390 در سه مورد از دانشگاه­های فنی و مهندسی کشور بوده است. داده­های پژوهش با بهره­برداری مستقیم از سیستم­های آموزش هر سه دانشگاه­ در مدل­سازی وارد شدند. نت...

در دهه‌های اخیر به‌دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش‌بینی رواناب از روی داده‌های بارش به مسئله‌ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته‌ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. در این تح...

در سال های اخیر، شبکه های عصبی مصنوعی کاربرد های بسیار زیادی در علوم مختلف مهندسی، از جمله مهندسی عمران پیدا نموده است. در این مقاله از دو نوع شبکة عصبی مصنوعی با سه ساختار مختلف، برای پیش بینی مقاومت فشاری بتن استفاده شده است. در این مطالعه، نوع جدیدی از شبکه های عصبی مصنوعی، به نام شبکة عصبیِ بازگشتی المان (elman networks recurrent ) معرفی شده و مقاومت نمونه های بتنی با استفاده از این شبکه ها ...

پژوهش حاضر به مقایسه مدلهای شبکه عصبی و سری­زمانی در پیش­بینی قیمت شاخص سهام   می­پردازد. بدین جهت سه مدل از شبکه­های عصبی(پروسپترونی چند لایه ،پایه­ای شعاعی و رگرسیونی) و یک مدل از مدل­های سری­زمانی (باکس- جنکینز) مورد بررسی قرار گرفته‌اند. شاخص کل قیمت سهام بازار بورس تهران در بازه زمانی ابتدای فروردین 1384 تا انتهای اسفند 1388 به عنوان جامعه ­آماری انتخاب شده است. به منظور داشتن معیاری برای ...

در این پژوهش یک شبکه عصبی پیشرو با الگوریتم پس انتشار خطا، برای پیش بینی سختی نانوکامپوزیت های پایه آلومینیوم با تقویت کننده آلومینا، که به روش آلیاژسازی مکانیکی و پرس گرم تولید شده بودند، با استفاده از داده های موجود طراحی شد. درصد حجمی تقویت کننده، اندازه ذرات تقویت کننده نانومتری، نیروی وارد شده در آزمون سختی ویکرز؛ همچنین عوامل موثر بر فرآیند آلیاژسازی مکانیکی مانند زمان آسیاب کاری، نسبت وز...

تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...