کاربردی از ترکیب الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی برای بر آورد مصرف گاز طبیعی در ایران
نویسندگان
چکیده
هدف اصلی این تحقیق، بررسی تقاضای گاز طبیعی در ایران با استفاده از ساختار صنعت و شرایط اقتصادید ایران می باشد.. مدل ها به دو شکل (نمایی و خطی) ارائه شده اند و برای برآورد تقاضای گاز طبیعی در ایران مورد استفاده قرار می گیرند. این مدل ها برای برآورد میزان تقاضای گاز طبیعی در آینده براساس شاخص های جمعیت، تولید ناخالص داخلی و ارقام وارداتی و صادراتی گسترش یافته اند. مصرف گاز طبیعی در ایران از سال 1981 تا 2005 به عنوان موضوع این بررسی مورد توجه قرار می گیرد. داده های موجود تا حدودی برای یافتن مقادیر مطلوب یا تقریبا مطلوب پارامترهای مهم (1999-1981) و تا حدودی نیز برای بررسی مدل ها (2005-2000) مورد استفاده قرار می گیرد. برای بهترین نتایج ، میانگین خطای نسبی برای gaexponential و galinear به ترتیب 89/3 و 13/4 درصد بودند. جهت تخمین هر چه دقیق تر تقاضای گاز طبیعی، سناریو های متفاوتی (چند جمله ای های برازش یافته- شبکه های عصبی مصنوعی) به منظور تخمین هر یک از پارامترهای ورودی مسئله (جمعیت، تولید ناخالص داخلی، واردات و صادرات)، در بازه تخمین، طراحی شده اند. تقاضای گاز طبیعی برای ایران تا سال 2030 پیش بینی شده است.
منابع مشابه
استفاده از ترکیب الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی نیروی گاز گرفتن از روی سیگنال الکترومایوگرام
Human mastication is a common rhythmic behavior and a complex biomechanical process which is hard to reproduce. Today, investigating the relation between electrical activity of muscles and force signals is of high importance in many applications including gait analysis, orthopedics, rehabilitation, ergonomic design, haptic technology, tele-presence surgery and human-machine interaction. Surface...
متن کاملپیش بینی مصرف انرژی بخش کشاورزی ایران با استفاده از مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی
هدف از این مقاله ارزیابی الگوی ترکیبی شبکههای عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای انرژی بخش کشاورزی ایران میباشد. برای این منظور، از دادههای سالانه مصرف انرژی بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیر خروجی مدلهای پیشبینی و از دادههای سالانه جمعیت کل کشور و کل تولیدات بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیرهای ورودی مدلهای پیشبینی استفاده شد. در پایان به منظور مقایسه نتایج پیشبینی مدل ترکیبی...
متن کاملبهینهسازی فرآیند فرزکاری انگشتی برای رسیدن به زبری سطح مینیمم با ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
زبری سطح یکی از پارامترهای مهم کیفیت سطح قطعه ماشین‌کاری شده است. در این پژوهش به مطالعه بهینه‌سازی پارامترهای ورودی فرآیند فرزکاری انگشتی برای رسیدن به زبری سطح مینیمم پرداخته شده است. پنج پارامتر از فرآیند فرزکاری برای مینیمم کردن زبری سطح مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور، با انجام یک سری آزمایش طرح‌ریزی شده با تکنیک طراحی آزمایشات، یک سری دادههای ورودی و خروجی به دست آمده و از روش شبکه...
متن کاملقیمت گذاری عرضه های عمومی اولیه: ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
هدف کلی این پژوهش ایجاد ابزار پیش بینی مناسب جهت قیمت گذاری عرضه های عمومی اولیه بوسیله شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک است. چارچوب نظری این مطالعه بر اساس نظریه عدم تقارن اطلاعاتی می باشد. اگرچه ادبیات قیمت گذاری عرضه های عمومی اولیه، گستره ی وسیعی از علایم ممکن را معرفی می کند، تعداد کمی از این علایم، تأثیر بااهمیتی بر کارایی پیش بینی دارند. نتایج پژوهش نشان می دهد ترکیب شبکه های عصبی با الگور...
متن کاملمدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک
دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
مجله علمی تخصصی مهندسی مکانیک تبدیل انرژیجلد ۱، شماره ۱، صفحات ۲۵-۳۱
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023