پیش بینی جرم و حجم پرتقال رقم محلی دزفول با استفاده از شبکه های عصبی mlp

پیش‌بینی جرم و حجم پرتقال رقم محلی دزفول با استفاده از شبکه های عصبی MLP

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی بهعنوان روشی جدید برای برآورد مشخصه های فیزیکی محصولات کشاورزی و درجه بندی آنها بر حسب پارامترهای مختلف مطرح شده است. در این پژوهش ابتدا مقادیر مشخصه های فیزیکی 100 عدد پرتقال رقم محلی دزفول شامل سه بعد هندسی، جرم، حجم و سطح تصویر عمودی اندازه گیری شد و از دو شبکه عصبی مصنوعی برای مدلسازی جرم و حجم پرتقال برحسب ابعاد هندسی (ANN(h,w,t)) و سطح تصویر (ANN(A)) میوه ا...

تعیین مشخصه های فیزیکی و مدل سازی رگرسیونی جرم و حجم پرتقال رقم محلی دزفول

تعیین مشخصه های فیزیکی و مدل سازی رگرسیونی جرم و حجم پرتقال رقم محلی دزفول حسن مسعودی1* و عباس روحانی2 1-      استادیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی دانشگاه شهید چمران اهواز 2- استادیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد در این پژوهش 100 نمونه تصادفی از میوه پرتقال (رقم محلی دزفول) پس از برداشت از باغ به آزمایشگاه منتقل شده و اندازه­گیری­های مختلفی برای تعیین م...

پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی rbf ،mlp svm

تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم ترین مؤلفه ها در بهینه سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می تواند در پیش بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه ریزی کوتاه مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی mlp(پرسپترون چندلایه)، rbf (شبکه تابع پایه ای شعاعی)، svm (ماشین بردار پشتیبان) در پیش بینی تبخیر-تعرق م...

پیش بینی حجم کوفتگی سیب با استفاده از شبکه عصبی تابع پایه شعاعی RBF ( و مقایسه آن با مدل رگرسیونی)

پیش بینی کوتاه مدت بار استان چهارمحال و بختیاری با استفاده از اجماع شبکه های عصبی

پیش­بینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیش­بینی کوتاه مدت بار به ویژگی­های بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از داده­های واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیش­بینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداخته­ایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی ...

مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...