تنگه دره دیز یکی از مخاطره­آمیزترین تنگه­های استان آذربایجان­شرقی، از لحاظ وقوع ناپایداری­های دامنه ای است. با توجه به انطباق این تنگهبا تنها جاده ارتباطی شهرستان مرند – جلفا، یکی از  بهترین راه­های نگهداری وحفظ امنیت این مسیر، شناسایی مناطق و نقاط بحرانی و به عبارتی پهنه­بندی خطر وقوع ناپایداری دامنه­ای این تنگه است. در این راستا در ابتدا  داده­های مورد نیاز جمع آوری و سپس پردازش گردیدند و سپس...

چکیده ضروری است که با بررسی مدل های پیش بینی کننده جدیدو یافتن نقاط ضعف و قوت هر یک از آنها، بتوان در مطالعات آینده، مدلی که محققان را به بهترین پیش بینی رهنمون سازد، پیشنهاد نمود. هدف از این پژوهش بررسی امکان پیش بینی عرض عملیات خاکی با روش شبکه عصبی مصنوعی قبل از ساخت جاده با استفاده از فاکتور های شکل زمین (شامل ارتفاع از سطح دریا، شیب طبیعی دامنه و جهت آن)، میزان سنگلاخی بودن، بافت و رطوبت ...

در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی  بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...

در این مقاله یک شبکه عصبی راف بهبود یافته به منظور شناسایی سیستم  های غیرخطی آشوبی ارائه شده است. شبکه  های عصبی راف نوعی از ساختارهای عصبی هستند که براساس نرون  های راف طراحی می  شوند. یک نرون راف را می  توان بصورت زوجی از نرون  ها در نظر گرفت، که به نرون  های کرانه بالا و کرانه پایین موسوم هستند. رویکرد نرون راف استفاده از محاسبات بازه  ای در شبکه عصبی را امکان پذیر می  سازد، بنابراین می  توا...

در دهه های اخیر به دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش بینی رواناب از روی داده های بارش به مسئله ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق سعی گردید کارایی شبکه عصبی م...

هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیش­بینی روش­های شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیش‌بینی قیمت سهام بانک‌ها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینه‌سازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملا...

یکی از مهم‌ترین موضوعات مطرح بازارهای مالی پیش‌بینی قیمت و بازده سهام است. در این پژوهش سعی می‌شود بهترین مدل و رویکرد پیش‌بینی قیمت سهام با توجه به شاخص­های میانگین مربعات خطا (MSE)، مجذور میانگین مربعات خطاها (RMSE)، ضریب تعیین ( 14R2"> ) انحراف معیار (S.D)، میانگین قدر مطلق خطاها (MAE) و معیار میانگین قدر مطلق خطاها (MAPE) برای مدل پنج عاملی فاما و فرنچ انتخاب شود. بدین منظور پس از تشکیل پرت...

هدف پژوهش حاضر مقایسه پیش‌بینی شاخص سهام با استفاده از مدل‌های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی است. مربوط‌ترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی تعیین شده است. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1/10/91 الی 30/9/94 جهت پیش‌بی...