مدلسازی بارش- رواناب یک فرآیند ضروری و پیچیده می­باشد که در بهره­برداری مناسب از مخازن و مدیریت و برنامه­ریزی صحیح منابع آب نقش عمده­ای دارد. مدلسازی این فرآیند با استفاده از روش­های مختلفی امکانپذیر است. از نظر تئوری، در مدلسازی یک سیستم می­بایست روابط صریح بین متغیرهای ورودی و خروجی معلوم باشند. در حالیکه به علت معلوم نبودن روابط صریح بین متغیرها و عدم قطعیت­های ذاتی آنها، استخراج چنین مدلی ب...

امروزه رویکرد تلفیق داده‌های سامانۀ ناوبری اینرسی ارزان قیمت و ماهواره‌ای به‌منظور بالابردن دقت و قابلیت اطمینان مرسوم شده است. خوداتکایی، نرخ بالای تعیین داده‌ها، ارائۀ داده‌های دورانی و البته محدودیت کاهش دقت با گذشت زمان در سامانه‌های ناوبری اینرسی و همچنین، نرخ پایین داده‌ها، ارائه‌نشدن داده‌های دورانی و انسداد یا اختلال در دریافت داده‌های GNSS، توفیق روزافزون این رویکرد را سبب شده است. همچ...

امروزه نقش مدیریت ارتباط با مشتری به‎عنوان ابزار راهبردی در توسعۀ سازمان­های تولیدی و خدماتی و همچنین جذب و نگهداری مشتریان در صنایع رقابتی، انکارناپذیر است. شناسایی، ارزش­گذاری و دسته­بندی مشتریان و تخصیص بهینۀ منابع به آنها با توجه به ارزشی که برای سازمان­ها دارند، از دغدغه­های اصلیِ حوزۀ مدیریت ارتباط با مشتری است. در این مقاله با استفاده از شبکۀ عصبی GMDH به محاسبه و پیش­بینی ارزش طول عمر مش...

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 از این مطالعه، بهینه سازی هندسه لوله بادامکی از دید چند تابع هدف با استفاده از الگوریتم ژنتیک است. متغیرهای طراحی شامل قطرهای لوله بادامکی ( d1و d2) و فاصله بین دو قطر (l) است. توابع هدف، بیشینه سازی نسبت عدد ناسلت به ضریب درگ و کمینه کردن محیط بادامک می باشد. شبیه سازی جریان حول لوله بادامکی به کمک دینامیک سیالات محاسباتی انجام شده است. سپس با استفاده از شبکه عصبی از نوع دسته بندی گروهی دا...

پیش بینی بار کوتاه مدت در بهره برداری ایمن و اقتصادی از سیستم های قدرت از اهمیت خاصی برخوردار است. با توجه به اهمیت موضوع، روش های مختلفی برای پیش بینی بار کوتاه مدت استفاده شده است. در این مطالعه به بررسی پرکاربردترین روش های استفاده شده در پیش بینی بار پرداخته شده و مقایسه ای بین آن ها صورت می گیرد. این روش ها شامل روش های سری زمانی arima ، روش یافتن روز مشابه، ساختارهای مختلف شبکه های 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...

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...