مقایسه پیش بینی آبدهی جریان رودخانه خرم آباد با استفاده از سری های زمانی و شبکه عصبی مصنوعی

کاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی

استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...

پیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)

پیش­بینی دقیق جریان در رودخانه­ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی­ها است. به دلیل اهمیت پیش­بینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانه­ی باراندوزچای در دو ایستگاه بی­بکران و دیزج طی یک دوره­ی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می­باشد، پیش­بینی گرد...

پیش بینی قیمت جوجه یکروزه گوشتی در ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های سری زمانی

مقایسه ی مدل های شبکه های عصبی مصنوعی و سری های زمانی برای پیش بینی قیمت گوشت مرغ در ایران

     با توجه به اهمیت پیش بینی قیمت گوشت مرغ، در تحقیق حاضر قیمت این محصول با استفاده از روش ARIMA و شبکه های عصبی مصنوعی برای افق های زمانی یک ماهه، شش ماهه و دوازده ماهه پیش بینی گردید و این فرضیه که شبکه ی عصبی در پیش بینی قیمت گوشت مرغ از کارایی بیشتری نسبت به  مدل های سری زمانی برخوردار است، مورد بررسی قرار گرفت. داده های مربوط به این متغیّر برای دوره ی  زمانی1371:1 تا 1385:11 بوده و  از شر...

پیش بینی دبی جریان رودخانه با استفاده از داده کاوی و سری زمانی

شبیه­سازی جریان رودخانه به‌منظور آگاهی از دبی رودخانه در دوره‌های زمانی آینده از مسائل مهم و کاربردی است. با توجه به اهمیت اطلاع از دبی جریان در سال­های آینده، در این مطالعه دبی جریان در سه ایستگاه حاجی‌قوشان، قره‌شور و تمر در حوضۀ آبخیز گرگانرود برای سال­های آبی 90-1381 شبیه­سازی شد. به‌منظور شبیه­سازی از روش آماری سری زمانی در قالب الگوی اتورگرسیون (AR) و داده‌کاوی در قالب ماشین بردار پشتیبان...

مدلسازی هوشمند سری زمانی جریان ماهانه حوضه رودخانه شور قروه با شبکه عصبی مصنوعی

پیش بینی دقیق جریان در رودخانه ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه اتخاذ تدابیری مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی هاست. در حقیقت حصول روشهای مناسب و دقیق در پیش بینی جریان رودخانه ها را می توان به عنوان یکی از چالشها در فرآیند مدیریت و مهندسی منابع آب دانست. در این پژوهش برای مدلسازی هوشمند سری زمانی جریان ماهانه از یک دوره ی آماری26ساله (1389-1364) استفاده شد. جهت دست...