گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...

هدف این مطالعه، ارائه منحنی های شکنندگی لرزه ای پل بزرگراهی بر مبنای پیش بینی های مبتنی بر شبکه عصبی است. در سال های اخیر، منحنی های شکنندگی، علاوه بر روشهای تجربی و کارشناسی، اغلب با استفاده از روش تحلیلی تهیه می شود. در این مطالعه،منحنی های شکنندگی لرزه ای پل خمیده افقی بر مبنای پیش بینی های شبکه عصبی و تمرکز بر روی شاخص شکل پذیری ستون بتنی با استفاده از 129رکورد زمین لرزه نشان داده می شود.رک...

ماهیت روابط تشریح کننده بسیاری از فرایندهای واقعی زندگی به ویژه در حوزه های تجاری و مدیریتی اغلب غیر خطی هستند. لذا پیش بینی رفتار چنین فرایندهایی نیازمند ابزارهای دقیق و اثر بخش است. شبکه های عصبی مصنوعی قادرند به عنوان یک ابزار مهم مدل سازی در پیش بینی مسائل کسب و کار، نقایص مدل های معمول را جبران نمایند. هدف مقاله حاضر نشان دادن برتری شبکه های عصبی در پیش بینی فرایند های غیر خطی در مقایسه با...

پایداری ولتاژ یک مسئله اساسی در سیستم قدرت می باشد. در این مقاله پایداری ولتاژ از حیث استاتیکی، و کاربرد شبکه عصبی و svm در تخمین حد پایداری و نیز پیش بینی پایداری ولتاﮊ بررسی شده است. پایداری ولتاژ در دو بخش مورد ارزیابی قرار گرفته است. در بخش اول، محاسبه حاشیه پایداری استاتیکی ولتاژ به وسیله شبکه عصبی rbf بیان می شود. مزیت روش استفاده شده، دقت بالای آن در تشخیص حاشیه پایداری ولتاژ به صورت بهن...

بارش یکی از مهم ترین عوامل مورد استفاده در مطالعات منابع طبیعی و منابع آب می باشد. با توجه به نوسان ها و بی نظمی های موجود در سری زمانی بارش، پیش بینی پذیری و شناخت عوامل تأثیرگذار بر فرآیند بارش دارای اهمیت است. با وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت و عدم صراحت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی و مکانی در سیستم گردش آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور الگوسازی دقیق بارش نتوانسته ان...

یکی از گامهای مهم در توسعه شبکه های عصبی مصنوعی طراحی معماری شبکه است که تأثیر زیادی بر عملکرد شبکه دارد. در طراحی معماری شبکه های عصبی مصنوعی، عواملی از قبیل تعداد لایه های پنهان، تعداد نرون ها در هر لایه، توابع تبدیل و الگوریتم آموزش باید تعیین شوند. محققان در طراحی معماری شبکه به طور عمده از طریق سعی و خطا عمل می کنند و یا اینکه اثر متقابل بین عوامل مختلف در طراحی معماری شبکه را در نظر نمی گ...

در مطالعه قابلیت اطمینان سیستم های قدرت، نرخ خطا پارامتری مهم است. نرخ خطا در مطالعات شبکه های توزیع معمولاً به طور تقریبی ثابت در نظر گرفته می شود ولی به طور دقیق تر و در عمل، پارامتری متغیر است که به عوامل داخلی و خارجی زیادی بستگی دارد. برای پیش بینی نرخ خطای متغیر، از وقایع قبلی و داده های آماری آنها استفاده می شود. در این مقاله، نرخ خطای متغیر در شبکه های توزیع فشار متوسط هوایی در اثر برخور...

یکی از روشهایی که در زمینه های مختلف علمی استفاده شده و می تواند فرایند پیچیده بارش – رواناب را شبیه سازی کند، استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی است. هدف این تحقیق بررسی کارآمدی شبکه های عصبی مصنوعی در شبیه سازی فرایند بارش- رواناب و مقایسه نتایج آنها با مدل HEC – HMS در حوضه آبریز رودخانه اعظم هرات در استان یزد است. داده های مورد استفاده در این تحقیق شامل بارندگی روزانه به همراه دبی روزانه و ...

نیاز روزافزون به تحلیل دینامیکی تاریخچه زمانی و عدم­وجود شتابنگاشت­های مناسب در مناطق مختلف، تولید شتابنگاشت­های مصنوعی سازگار با طیف طرح را ضروری می­سازد. هدف اصلی این تحقیق ارائه روشی نوین، بر اساس تبدیل بسته موجک و روش های هوش مصنوعی  برای تولید شتابنگاشت مصنوعی زلزله سازگار با طیف طرح بر اساس مقدار بزرگا، فاصله از گسل و طیف مربوطه می باشد. در این تحقیق از شبکه های عصبی فازی و آنالیز موجک پک...

در سال های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ایستگاه های پ...