برآورد ضریب انتشار طولی در مجاری روباز طبیعی به کمک شبکه عصبی مصنوعی
author
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
تخمین ضریب پخش طولی آلاینده ها در مجاری روباز با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
انتقال طولی آلاینده ها یکی از مراحل مهم در فرآیند رقیق سازی آلاینده ها میباشد که شناخت آن از اهمیت ویژهایبرخوردار است. دشواری اندازه گیری ضریب انتشار طولی در رودخانهها نیاز به استفاده از روشهای مناسب مدلسازیدر پیشبینی این ضریب را بیشتر میکند. یکی از روشهای کارآمد مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی است که یکی ازتکنیکهای هوش مصنوعی محسوب میشود. در این مدل بدون استفاده از معادلات پیچیده غیرخطی، میتوان دینا...
full textتخمین ضریب پخش طولی آلاینده ها در مجاری روباز با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
انتقال طولی آلاینده ها یکی از مراحل مهم در فرآیند رقیق سازی آلاینده ها میباشد که شناخت آن از اهمیت ویژهایبرخوردار است. دشواری اندازه گیری ضریب انتشار طولی در رودخانهها نیاز به استفاده از روشهای مناسب مدلسازیدر پیشبینی این ضریب را بیشتر میکند. یکی از روشهای کارآمد مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی است که یکی ازتکنیکهای هوش مصنوعی محسوب میشود. در این مدل بدون استفاده از معادلات پیچیده غیرخطی، میتوان دینا...
full textپیشبینی ضریب انتشار طولی در رودخانه‌های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی
هدف اصلی این مقاله پیشبینی ضریب انتشار طولی در رودخانه‌های طبیعی با استفاده از مدل توسعه داده شده شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی بود. به این منظور از اطلاعات هیدرولیکی و هندسه جریان استفاده گردید. مجموع کل اطلاعات مورد استفاده در این تحقیق، 100 سری داده بود که به سه دسته آموزش، دسته نظارت بر آموزش و دسته آزمایش تقسیم شد. در این تحقیق، ابتدا با دیدی انتقادی به مرور برخی از مهم...
full textپیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی
هدف اصلی این مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با استفاده از مدل توسعه داده شده شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای توابع آموزش شبه-نیوتنی بود. به این منظور از اطلاعات هیدرولیکی و هندسه جریان استفاده گردید. مجموع کل اطلاعات مورد استفاده در این تحقیق، 100 سری داده بود که به سه دسته آموزش، دسته نظارت بر آموزش و دسته آزمایش تقسیم شد. در این تحقیق، ابتدا با دیدی انتقادی به مرور برخی از مهم...
full textپیشبینی محتوای رطوبتی خشکشدن لایه نازک قارچ خوراکی به کمک شبکه های عصبی مصنوعی پس انتشار
چکیده قارچ خوراکی دکمهای (agaricus bisporus) به عنوان منبع غذای پرپروتئین و کم کالری و همچنین مصارف دارویی، امروزه بسیار موردتوجه قرارگرفته است. با افزایش بیش ازپیش تولید قارچ خوراکی نیاز به انبارداری، افزایش ماندگاری، کاهش ضایعات و استفاده از قارچ خشک شده بیشتر احساس می شود. به همین جهت خشک کردن این محصول به عنوان یکی از راهکارهای عملی همواره مطرح می باشد. امروزه با توجه به مزایای فناوری هوش ...
full textبهبود دقت روش هارگریوز در برآورد تبخیر- تعرق مرجع به کمک ضریب اصلاحی با مدل شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم M5
تبخیر- تعرق یکی از مهم ترین اجزای چرخه هیدرولوژی است که مدلسازی آن در مدیریت منابع آب نقش مهمی دارد. در تحقیق حاضر امکان بهبود دقت برآورد تبخیر- تعرق روش هارگریوز به کمک ضریب اصلاحیK با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل درخت تصمیم M5 مورد بررسی قرار گرفت. این ضریب برابر با نسبت تبخیر- تعرق مدل پنمن مونتیث فائو به روش هارگریوز می باشد. داده های مورد استفاده این تحقیق عبارت از دمای حداکثر و ح...
full textMy Resources
Journal title
volume 2 issue 3
pages 15- 25
publication date 2007-11-22
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023