در این مطالعه، مدلی ترکیبی از شبکه های عصبی ماژولار و پردازش تصاویر مادیس برای محاسبۀ دمای سطح زمین، در منطقه ای شامل شهر تهران، ارائه شده است. در این مدل، داده های تصاویر حرارتی با تکیه بر ویژگی های دمای درخشندگی در باندهای حرارتی 31 و 32 میکرومترسنجندۀ مادیس، به منزلۀ ورودی در شبکه‎های عصبی ماژولار به کار رفته و روش جدیدی براساس ترکیبی از شبکۀ عصبی نگاشت خودسازمانده و الگوریتم بهینه سازی تجمع...

در این مقاله استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و برخی الگوهای متداول در زمینه پیش بینی نرخ ارز، مورد آزمون و تحلیل قرار گرفته بدین صورت که، عملکرد پنج الگوی رگرسیون خطی در مقایسه با شبکه های عصبی مصنوعی، برای پیش بینی نرخ ارز اسمی (ریال ایران به دلار ایالات متحده آمریکا) مورد بررسی قرار می گیرد. الگوهای رگرسیون خطی عبارتند از روش باکس- جنکینز (الگوی میانگین متحرک انباشته خود همبسته)، فر...

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 ...

سابقه و هدف: شوری خاک عامل مهم در کاهش عملکرد مزارع نیشکر واقع در جنوب غربی ایران می باشد. بنابراین مطالعه و پایش این عامل در زمین های تحت کشت نیشکر، امری لازم و ضروری می باشد. اما با توجه به وسعت زیاد مناطق زیر کشت نیشکر و تعدد زیاد مزرعه ها، مطالعه و پایش این عوامل در هر مزرعه بسیار وقت گیر و پرهزینه است. استفاده از مدل های کامپیوتری با توجه به سرعت بالا و هزینه کم، به عنوان گزینه ای مناسب جه...

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 روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...

سابقه و هدف: سمیت ریه مرتبط با رادیوتراپی قفسه سینه، تقریبا در 15-5% بیمارانی که رادیوتراپی قفسه سینه انجام می دهند اتفاق می افتد، برای حداقل رساندن آن لازم است تا ارتباط بین خطر التهاب ریه القا تابشی و پارامتر های درمان همانند فاکتور دزیمتری، فاکتورهای بیولوژیکی، و آزمایشهای عملکردی ریه درک شود. از این رو، شبکه عصبی مصنوعی فید-فوروارد همراه با الگوریتم ژنتیک برای پیش بینی وقوع التهاب ریه با در...

یکی از جنبه های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

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 ...

سرمایه¬ فکری به عنوان سرمایه واقعی و یکی از مهمترین سرمایه¬های سازمانها و شرکتهای عصر حاضر مطرح است. هدف از اجرای این تحقیق بررسی عملکرد شبکه¬های عصبی مصنوعی در پیش¬بینی کارایی سرمایه فکری شرکت¬های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار می باشد. در این تحقیق ابتدا با استفاده از مدل تحلیل پوششی داده¬ها و با در نظر گرفتن متغیر ضریب ارزش افزوده سرمایه فکری به عنوان ورودی مدل و سه متغیر بازده سهام، نرخ ب...