تبدیل موجک یکی از روش­های نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنال­ها و سری­های زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، داده­های حاصل به­عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیش­بینی خشکسالی ارائه می­گردد. در این تحقیق، از شبکه­های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...

پیش بینی سود هر سهم و ارزیابی سودمندی سودهای گذشته برای پیش¬بینی، از دیرباز مورد توجه پژوهشگران بوده و بدین منظورازروش¬هاومدل¬های متفاوت به منظورپیش¬بینی سودهای آتی شرکت¬هااستفاده شده است. در این راستا، در پژوهش حاضر، مدل¬های سری زمانی توضیحی جمعی میانگین متحرک arimaوشبکه¬های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون چند لایه (mlp) مورداستفاده قرارگرفتند وپیش بینی¬هابرای سودهای فصلی شرکتهای پذیرفته شده درباز...

زمینه و هدف: لوپوس اریتماتوی سیستمیک (sle) بیماری خودایمنی چند سیستمی با تظاهرات متنوع و رفتار متغیر می باشد. بارداری برای زنان با sle به عنوان چالش مطرح است. مشاوره پیش از بارداری به دلیل برآورد ریسک نتایج نامطلوب در مادر و جنین با استفاده از داده های مناسب ضروری است. هدف این مطالعه، طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی نتایج حاملگی در زنان باردار لوپوسی بود. روش بررسی: در این بررسی گذشته نگر،...

استفاده از پتوی رسی در مخازن سدها یکی از روش‌های اصلی کاهش نشت می‌باشد. در این مطالعه ابتدا با مدل‌سازی پتوی رسی در مخزن سد توسط روش المان محدود، با استفاده از تغییر پارامتر‌های موثر، 320 داده نشت به‌دست آمد. اعتبار‌سنجی روش المان محدود نیز با مقایسه نتایج نشت حاصل از روش المان محدود و نتایج آزمایشگاهی صورت گرفت. برای بررسی مناسب‌ترین مدل برای پیش‌بینی مقادیر نشت (حاصل از مدل‌سازی‌ها) از پنج رو...

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...

برای تعیین استراتژی های کنترلی در سیستم توزیع،و انجام تصمیم گیری های لازم توسط سیستم شناسنده الگو،لازم است حالت سیستم توزیع تخمین زده شود . در این سیستم،هر حالت،یک کلاس(دسته)از داده های اندازه گیری شده می باشد که بیانگر وضعیت سیستم در آن لحظه از زمان است. در این مقاله پس از معرفی مساله و بیان نیازهای موجود برای کار مورد نظر و بیان ضرورت تخمین گر حالت،دو تخمین گر با استفاده از شبکه عصبی با تقار...

با توجه به اهمیت کیفیت گوشت و سایر مواد غذایی مورد مصرف روزانه در رشد و سلامت جامعه انسانی، توسعه سامانه‌های تشخیص و پایش کیفیت مواد غذایی بیش از پیش مورد توجه محققین می‌باشد. در این مطالعه 40 نمونه‌ گوشت گوساله در طی پنج روز ماندگاری در دمای پنج درجه سانتیگراد مورد تصویربرداری ماکروسکوپیک و طیف­نگاری توان دی­الکتریک در 20 فرکانس از بازه MHz 100- 5 قرار گرفت. فرضیه مطالعه بر این اساس بود که با ...

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

فرآیند اکتشاف منابع هیدروکربنی به‌عنوان فرآیندی بسیار پیچیده و پرهزینه می‌باشد. در این فرآیند فاکتورهای متعدد زمین‌شناسی، ژئوشیمی و ژئوفیزیک تهیه و باهم تلفیق می‌شوند. طراحی بهترین مسیر برای برداشت داده‌های لرزه‌نگاری و همچنین تعیین بهترین محل برای حفر چاه‌های اکتشافی از اهمیت ویژه‌ایی برخوردار است، زیرا نتیجه تعیین نادرست یا بی‌دقت این مکان‌ها، صرف هزینه و زمان زیاد در طول عملیات می‌باشد. این ...

هدف از این تحقیق بررسی توانایی سناریوهای مختلف شبکه های عصبی شامل شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه(mlp) وشبکه های عصبی با پایه شعاعی(rbf) در مدل سازی فرآیند بارش- رواناب در مقیاس روزانه، که بطور عمده برای درک کنترل و مدیریت منابع آب مورد نیاز هستند، می باشد. تبدیل بارش- رواناب به علت تغییرات شدید زمانی و مکانی آن،یکی از پیچیده ترین مسائل در طبیعت می باشند، و وجود روابط قوی و غیرخطی میان متغیرها ...