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...

سابقه و هدف: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش خور ب...

آزمایش پرسیومتری، یکی از مهم­ترین آزمایش های برجای مهندسی ژئوتکنیک است. در این مقاله از سه نوع شبکه عصبی مصنوعی (ann) به منظور تفسیر نتایج آزمایش پرسیومتری استفاده شده است. در ابتدا از شبکه عصبی چند لایه پرسپترون، در ادامه از شبکه نروفازی بهره گرفته شده و در پایان از شبکه عصبی تابع مبنای شعاعی استفاده شده است. مدل ها از ساختار کلی دارای 5 ورودی و یک خروجی تشکیل شده­اند. در پایان مدل های مختلف ش...

هدف این مطالعه، تخمین نفت زیستی حاصل از فرایند پیرولیز مواد زائد بر حسب رطوبت، کربن ثابت، مواد فرار و خاکستر  است. از نتایج آزمایشگاهی 41 مطالعه مختلف برای مدل سازی استفاده شد. از مدل شبکه عصبی به عنوان یک ابزار سیاستگذاری در ارزیابی  و پیش‌بینی مقدار درصد نفت زیستی حاصل از مواد زائد طی فرایند پیرولیز استفاده شد. مقادیر بهینه پارامترهای شبکه عصبی به روش آماری تخمین زده شد. نتایج مقایسات در دو ش...

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی بهعنوان روشی جدید برای برآورد مشخصه های فیزیکی محصولات کشاورزی و درجه بندی آنها بر حسب پارامترهای مختلف مطرح شده است. در این پژوهش ابتدا مقادیر مشخصه های فیزیکی 100 عدد پرتقال رقم محلی دزفول شامل سه بعد هندسی، جرم، حجم و سطح تصویر عمودی اندازه گیری شد و از دو شبکه عصبی مصنوعی برای مدلسازی جرم و حجم پرتقال برحسب ابعاد هندسی (ann(h,w,t)) و سطح تصویر (ann(a)) میوه ا...

هدف این مطالعه، تخمین نفت زیستی حاصل از فرایند پیرولیز مواد زائد بر حسب رطوبت، کربن ثابت، مواد فرار و خاکستر  است. از نتایج آزمایشگاهی 41 مطالعه مختلف برای مدل سازی استفاده شد. از مدل شبکه عصبی به عنوان یک ابزار سیاستگذاری در ارزیابی  و پیش‌بینی مقدار درصد نفت زیستی حاصل از مواد زائد طی فرایند پیرولیز استفاده شد. مقادیر بهینه پارامترهای شبکه عصبی به روش آماری تخمین زده شد. نتایج مقایسات در دو ش...

قیمت نفت، اهمیت و نوسانات آن در طول زمان در اخذ تصمیمات مهم اقتصادی در دنیا، سبب گسترش روش‌های مختلفی در پیش­بینی قیمت نفت، ازجمله ابزارهای غیرخطی مانند شبکه عصبی شده است. در این مقاله برای در نظر گرفتن عامل زمان در پیش­بینی توسط شبکه عصبی، با دریافت بازخورد از شبکه عصبی مصنوعی اصلاح شده با الگوریتم ژنتیک GADNN وقفه­های بهینه ناشی از ورودی­ها و خروجی‌های قیمت نفت توسط شبکه عصبی پویا محاسبه می­گ...

مطالعه­ حاضر به­ دنبال مدل­­سازی رابطه گوردون با استفاده از روش شبکه عصبی پیش­خور برای تعدادی از شرکت­های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. در این مطالعه به بررسی مدل گوردون با رویکرد غیرخطی و مقایسه آن با مدل خطی رگرسیون پرداخته شده است. بررسی مدل غیرخطی گوردون با استفاده از شبکه عصبی تاکنون در مطالعات مورد توجه قرار نگرفته است. در این پژوهش از اطلاعات 247 شرکت و تعداد 1135 مشاهده (ش...

در این مقاله به منظور بررسی ارتباط بین افت فشار سیکلون جداسازی و پارامترهای هندسی سیکلون غبارگیری، سه نوع شبکه عصبی مصنوعی انتشار بازگشتی[1]، شبکه عصبی تابع پایه شعاعی[2] و شبکه عصبی رگرسیون تعمیم یافته[3] به کارگرفته شده­اند. پس از آموزش آن­ها با داده­های تجربی، پارامترهای بهینه عملکردی هر کدام شبکه ها، با روش جستجوی چند مرحله ای[4] به دست آمده اند. شبکه­ها بر اساس میزان ضریب همبستگی[5]، خطای ...

در این مقاله، به منظور ارزیابی تأثیر دینامیک های آشوب گونه در افزایش کارایی شبکه های عصبی بازگشتی در بازشناسی مقاوم الگو، دو مدل برای شبکه های عصبی آشوب گونه ارائه شده است. در مدل اول که براساس نظریه انتخاب طبیعی طراحی گردیده است، شبکه عصبی بازگشتی جاذب (arnn) به عنوان هوش حاکم، تنوعات ایجاد شده توسط گره های آشوبی را در جهت رسیدن به جواب بهینه هدایت می نماید. در مدل دوم، ساختاری از شبکه عصبی آش...