نتایج جستجو برای: مدل شبکه های عصبی
تعداد نتایج: 521121 فیلتر نتایج به سال:
طوفانهای گردوغبار بلایایی طبیعیاند که در زندگی انسان و محیطزیست تأثیر چشمگیری گذاشتهاند. توسعة مدلهایی، بهمنظور پیشبینی مسیر حرکت این طوفانها، پیشگیری مدیریت نقش بسزایی ایفا میکند زیرا انتقال آنها را آشکار مناطق آسیبپذیر بعدی برابر طوفان مشخص میکنند. بهلطف امکانات روشهای یادگیری عمیق حل مسائل مبتنیبر سری زمانی یافتن الگوهای پنهان از حجم دادة کلان، پژوهش، یک مدل ترکیبی شبکة عصبی پی...
چکیده زمینه و هدف: رگرسیون لجستیک یک مدل عمومی برای بررسی رابطه بین متغیرهای مستقل و پاسخ های دوحالتی است. یکی از مدل های انعطاف پذیر که به طور جایگزین می تواند مورد استفاده قرار گیرد، مدل شبکه عصبی مصنوعی است. این مطالعه با هدف مقایسه ی قدرت پیش بینی پاسخ های دوحالتی داده های پزشکی، با مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک انجام شد. مواد و روش کار: برای انجام این پژوهش، از داده های 639 بیمار م...
این تحقیق به پیش بینی پذیری رفتار بازده سهام در بورس اوراق بهادار بوسیله مدل خطی عاملی و شبکه های عصبی مصنوعی می پردازد. جهت آزمون این مساله، قیمت روزانه سهام شرکت توسعه صنایع بهشهر به عنوان نمونه انتخاب شده است. متغیرهای مستقل (ورودی های) تحقیق، پنج متغیر کلان اقتصادی، یعنی شاخص کل قیمت بورس تهران، نرخ ارز (دلار) در بازار آزاد، قیمت نفت، قیمت طلا می باشد. برای برازش مدل عاملی از رگرسیون خطی چن...
استفاده از مدلهای تجربی آماری از روش های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روشهای آماری بوده که می تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش فرض و دارای محدودیتهایی مانند نرمال بودن توزیع داده ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش های جدید مثل شبکه های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...
در این پژوهش، از مدل های تجربی و شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی محتوای رطوبت تعادلی بذر و مغز آفتابگردان استفاده شد. چهار مدل ریاضی هندرسون اصلاح شده، چانگ-پی فاست، هالسی و گب برای این منظور بکار رفت. دو نوع شبکه پس انتشار (پیشرو و پیشخور) مورد آزمون قرار گرفت. به منظور آموزش الگوهای ورودی، الگوریتم یادگیری لونبرگ-مارکوارت مورد استفاده قرار گرفت. محدوده های دما و رطوبت نسبی به ترتیب بین 25 ...
در این مقاله از شبکههای عصبی برای شناسایی خواص ترمودینامیکی محلول لیتیوم برماید-آب که یکی از پرکاربردترین محلول ها در شبیه سازی های ترمودینامیکی می باشد، استفاده شده است. برای آموزش شبکه عصبی از داده های شبیه سازی شده ناشی از تحلیل ترمودینامیکی استفاده شده است. به جای استفاده از معادلات پیچیده دیفرانسیلی و داده های تجربی محدود، استفاده از مدل شبکه عصبی استخراج شده پاسخ های سریع تر و ساده تری ر...
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سری های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با اس...
پیش بینی قیمت نفت خام از مهم ترین موضوعات فرا روی اقتصاد انرژی است. پیش بینی مناسب قیمت نفت و آن هم قیمت نفت خام اوپک، به دلیل درگیر بودن تعدادی از کشورهای در حال توسعه این سازمان با قیمت نفت، می تواند در برنامه ریزی های سازمان و کشورهای عضو آن، اهمیت ویژه ای داشته باشد. برآورد و پیش بینی روند قیمت نفت، به خاطر نبود داده های تاریخی مهم و محدودیت اطلاعات مرتبط با شاخص های موثر بر روند قیمت نفت، ...
النینو از پدیده های مهم اقلیمی است که تأثیر زیادی بر متغیرهای اقلیمی نقاط مختلف کره زمین دارد. با توجه به نقش تبخیر در مطالعات منابع آب، بررسی تأثیر پدیده النینو بر این متغیر اقلیمی، از اهمیت شایانی برخوردار است. هدف از این پژوهش بررسی امکان برآورد تبخیر در ایستگاه همدید خرم آباد با استفاده از داده های النینو و با کمک مدل شبکه عصبی مصنوعی است. بدین منظور، داده های تبخیر ماهانه ایستگاه به مدت 29...
تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید