برآورد بارش دراز مدت شهر انزلی توسط مدل ترکیبی سیستم‌های استنتاج فازی عصبی تطبیقی و تبدیل موجک

مدل سازی فرایند لجن فعال با روش ترکیبی سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی

در این مطالعه، از سامانه استنتاج فازی-عصبی تطبیقی برای مدل‌سازی فرایند تصفیه فاضلاب لجن فعال پتروشیمی مبین استفاده شد. این مدل برای پیش‌بینی غلظت اکسیژن مورد نیاز شیمیایی خروجی مورد استفاده قرار گرفت و ضریب همبستگی بین پارامترهای ورودی و کیفیت جریان خروجی محاسبه شد. پارامتر ورودی با بیشترین تأثیر بر کیفیت جریان خروجی تعیین شد و بر اساس آن، سه ساختار فازی- عصبی تطبیقی مستقل با تعداد پارامترهای گ...

پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی با استفاده از مدل ترکیبی موجک- فازی عصبی تطبیقی

تبخیر-تعرقمرجع یکی ازمهم‌ترین و مؤثرترین مؤلفه‌ها در بهینه‌سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریتمنابع آب می‌باشد. در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل هیبریدی بر پایه موجک در پیش‌بینی پارامترهای هیدرولوژیکی بسیار متداول گشته است. در مطالعه حاضر کاربرد روش‌های ANFIS و موجک- ANFIS در پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع هفتگی مرجع در ایستگاه‌های همدیدی تبریز، اهواز، بندرعباس و رامسر که دارای اقلیم‌های...

مقایسه توانایی پیش بینی مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، سیستم استنتاج عصبی- فازی انطباقی(ANFIS) و تبدیل موجک-عصبی: قیمت سبد نفت خام اوپک

پیش بینی قیمت نفت خام از مهم ترین موضوعات فرا روی اقتصاد انرژی است. پیش بینی مناسب قیمت نفت و آن هم قیمت نفت خام اوپک، به دلیل درگیر بودن تعدادی از کشورهای در حال توسعه این سازمان با قیمت نفت، می تواند در برنامه ریزی های سازمان و کشورهای عضو آن، اهمیت ویژه ای داشته باشد. برآورد و پیش بینی روند قیمت نفت، به خاطر نبود داده های تاریخی مهم و محدودیت اطلاعات مرتبط با شاخص های موثر بر روند قیمت نفت، ...

مدل‌سازی بارش- رواناب با سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) و رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)

در این پژوهش، کارآیی سیستم فازی- عصبی برای برآورد رواناب ناحیه کوهستانی حوضه هراز مورد ارزیابی قرار گرفت. هدف ایجاد مدلی با توابع و درجه عضویت مناسب است که بتواند رابطه بارندگی- رواناب را در یک حوضه به­درستی برقرار کند. بدین منظور برای پیش­بینی رواناب، 44 ترکیب مختلف از پارامترهای بارندگی، دما، تبخیر، دبی جریان و شاخص بارش پیشین با تأخیر زمانی بین آنها به­صورت روزانه طی دوره 32 سال آماری وارد م...

استفاده ترکیبی از تبدیل موجک و مدل‌های هوشمند در شبیه‌سازی جریان رودخانه (مطالعه موردی: رودخانه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی)

چکیده بی­شک اولین قدم برای مدیریت منابع آب پیش‌بینی و برآورد جریان رودخانه‌ها است. در این مطالعه به منظور پیش‌بینی سری زمانی جریان روزانه و ماهانه ایستگاه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی، مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استتتاج فازی عصبی تطبیقی استفاده شده است. به منظور بهبود نتایج شبیه‌سازی از آنالیز موجک به عنوان مدل ترکیبی استفاده شد. برای این هدف، سری زمانی جریان و بارش به...

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