استفاده ‎از خوشه‎بندی های پیاپی نقشه خودسازمانده برای بهبود پیش بینی پیک ‎بار الکتریکی روزانه مبتنی بر شبکه های عصبی پیشخوراند

استفاده ‎از خوشه‎بندی‌های پیاپی نقشه خودسازمانده برای بهبود پیش‌بینی پیک ‎بار الکتریکی روزانه مبتنی بر شبکه‌های عصبی پیشخوراند

این مقاله یک مدل شبکه عصبی تلفیقی برای پیش‌بینی پیک بار الکتریکی(PLF) روزانه ارائه می‌کند. از آنجاییکه الگوهای مشابهی در داده‎های پیک بار وجود دارد، خوشه‎بندی داده‎ها دقت پیش‎بینی‎ها را افزایش خواهد داد. اکثر خوشه‎بندیهای ارائه شده در ادبیات بدون دلیل و صرفاَ شهودی بوده‎اند. در این مقاله، ما رویکرد جدیدی برای خوشه‎بندی داده‎ها با استفاده از دو نقشه خودسازمانده پیاپی ارائه می‌کنیم. یک شبکه عصبی پ...

ستفاده ‎از خوشه‎بندی‌های پیاپی نقشه خودسازمانده برای بهبود پیش‌بینی پیک ‎بار الکتریکی روزانه مبتنی بر شبکه‌های عصبی پیشخوراند

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 ...

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...

ترکیب شبکه های عصبی برای پیش بینی قیمت سهام

در این مقاله، یک مدل ابتکاری با ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی رفتار قیمت سهام پیشنهاد و اجرا می شود. این مدل ترکیبی، به صورت ساختار دو طبقه می باشد: شبکه های عصبی طبقه اول یا پیشگوهای پایه (Base Predictor) مسئول پیش بینی روزانه داده ها با ویژگی مختلف یک سهام می باشند و در طبقه دوم، شبکه دیگر، به عنوان ترکیب کننده پیش بینی نهایی را با بررسی و آنالیز اطلاعات پیشگوهای طبقه اول انج...

طراحی مدل پیش بینی حجم ترافیک روزانه برون شهری با استفاده از سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه عصبی(ANFIS)

 تقاضای روزافزون استفاده از وسایل حمل و نقل شخصی، مشکل تراکم ترافیک را به یکی از مهم ترین بحران ها در اکثر کلان شهرهای جهان تبدیل کرده است. تأثیرات زیست محیطی، اجتماعی و اقتصادی که گره های ترافیکی بر جوامع بشری می گذارد محققین را برآن داشته است که به دنبال راه کارهایی برای مقابله با آن باشند. یکی از این راه کارها پیش بینی حجم ترافیک روزانه است. پیش بینی ترافیک به کنترل کننده ها کمک می کند ت...