تأثیر پیش پردازش متغیرهای ورودی به شبکه عصبی برای پیش بینی جریان ماهانه با آنالیز مؤلفه های اصلی و موجک

تأثیر پیش‌پردازش متغیرهای ورودی به شبکه عصبی برای پیش‌بینی جریان ماهانه با آنالیز مؤلفه‌های اصلی و موجک

برآورد جریان حوضه آبریز با توجه به کاربرد گسترده آن در علوم مرتبط با صنعت آب، از دیرباز مورد توجه پژوهشگران بوده است. ارائه الگوهای نو و به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته می‌تواند موجب ایجاد تحول در برآورد این سیستم دینامیک و غیرخطی شود. در این تحقیق برای پیش‌بینی جریان ماهانه، از شبکه عصبی پیشخور استفاده گردیده است. به علت تعداد زیاد متغیرهای مورد استفاده در این تحقیق برای پیش‌بینی جریان، شناخت متغ...

پیش بینی بارش ماهانه ایستگاه سینوپتیک کرمانشاه با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی و موجک

بررسی ترکیب تبدیل های موجک و شبکه عصبی در پیش بینی جریان های سطحی تنگه هرمز

جریان‌های سطحی اقیانوسی، نقش مهمی در انتقال گرما و تغییرات آب و هوایی دارد. ازاین‌رو، پیش‌بینی جریان‌های دریایی از اهمیت بسزایی در اقیانوس‌شناسی برخوردار است. در این پژوهش با به‌کارگیری شبکه‌‌عصبی و تکنیک تبدیل موجک به پیش‌بینی جریان‌های سطحی تنگه‌هرمز پرداخته شده است. بدین منظور داده‌های ثبت‌شده این حوزه از نوامبر سال 1992 تا دسامبر سال 2014 با گام زمانی 5 روزه از سایت ناسا تهیه و با به‌کا...

مقایسه مدلهای خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک و استاتیک در پیش بینی جریان ماهانه ورودی به مخزن سد دز

در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل‌های استاتیک و دینامیک در شبکه‌های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می‌باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

پیش بینی ماهانه جریان با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر مبنای آنالیز مؤلفه اصلی

هدف اصلی این تحقیق بررسی تأثیر انتخاب متغیرهای ورودی با استفاده از آنالیز مؤلفه اصلی (pca) بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان (svm) برای پیش بینی ماهانه دبی رودخانه بود. به این منظور ابتدا با استفاده از 18 متغیر ورودی به مدل svm، دبی جریان ماهانه پیش بینی شد. سپس با استفاده از pca تعداد متغیرهای ورودی به مدل svm از 18 متغیر به 5 مؤلفه کاهش یافت. در نهایت با استفاده از آماره توسعه یافته توسط نویس...

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...