بررسی اثر استفاده از تبدیلات موجک بر روی عدم‌قطعیت مدلهای مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و ماشین یادگیری افراطی در زمینه پیشبینی میزان تقاضای آب شرب شهری
Authors
Abstract:
پیشبینی میزان مصرف آب شرب شهری یکی از دغدغه‌های نوین جوامع شهری معاصر بوده است. در این راستا، تحقیقات زیادی در زمینه مقایسه عملکرد مدلهای مختلف انجام شده است. با معرفی شبکه عصبی مصنوعی، بحث پیرامون نحوه بهینه‌سازی آن‌ها با استفاده از روش‌های مختلف، بخصوص تبدیلات موجک داغ شد. در اغلب پژوهش‌ها اثر استفاده از تبدیلات موجک بر روی عملکرد و دقت مدلهای عصبی مورد توجه قرار گرفت، اما تاثیر استفاده از تبدیلات موجک بر عدم‌قطعیت مدلهای عصبی مورد بررسی قرار نگرفته است. در این پژوهش عملکرد و عدم قطعیت دو مدل مبتنی‌بر شبکه عصبی مصنوعی بازگشتی (NARX)، مدل یادگیری ماشینی افراطی (ELM) و نسخه موجکی آن‌ها (W_NARX) و (W_ELM) برای پیشبینی میزان مصرف آب شهرک مهدیه قم مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل NARX (با ضریب رگرسیون ۰.۹۵۵) از دقت بالاتری در مقایسه با ELM (با ضریب رگرسیون ۰.۷۸۷) برخوردار است. از طرفی، نوع موجکی آن‌ها به‌ترتیب دارای ضریب رگرسیون ۰.۹۶۰ و ۰.۸۴۷ است که نشان دهنده برتری مدل W_NARX است. علت عملکرد ضعیف‌تر ELM را میتوان در پیچیدگی زیاد رفتار مصرف‌کننده آب و ساختار ساده این مدل نسبت به NARX دانست. از طرفی، استفاده از تبدیلات موجک بر بهبود دقت هر دو مدل تاثیر مثبت داشت، اما این تاثیر در مدل ELM بیشتر بود. نتایج تحلیل عدم‌قطعیت بر روی این دو مدل حاکی از کاهش عدم‌قطعیت هر دو مدل بود. اما این مهم در مدل W_NARX با بازه اطمینان ۹۸.۷۵٪ بیشتر قابل توجه بود.
similar resources
پیشبینی تقاضای مسافرت هوایی بین شهری در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تقاضای حمل و نقل هوایی میتواند نقش مهمی را در برنامهریزیهای کلان و خرد یک کشور ایفا کند. در سطح کلان میتوان به اولویتبندی تخصیص بودجه های دولتی به شهرهای مختلف برای ایجاد زیرساختهای حمل و نقل هوایی مانند فرودگاه یا خرید و اجاره هواپیما اشاره کرد و در سطوح خرد برای فعالیتهایی مثل طراحی و برنامهریزی عملیات فرودگاه، تصمیم گیری شرکتهای هواپیمایی برای ورود به بازارهای جدید، افزایش ظرفیت خطوط...
مدلسازی غلظت تری هالومتان در آب شرب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...
full textروش مبتنی بر موجک برای طبقهبندی علف هرز و ذرت با استفاده از ویژگی‌های آماری و شبکه عصبی مصنوعی
در این تحقیق، یک رویکرد مبتنی بر تبدیل موجک برای طبقهبندی علف هرز و ذرت ارایه شده است. بر این اساس، یک پایگاه داده متشکل از 500 تصویر در شرایط عادی مزرعه تهیه شد. در ابتدا تبدیل موجک دو بعدی سه مرحله‌ای برای تمام تصاویر اعمال گردید. سپس، ویژگی‌های آماری ضرایب موجک (میانگین، واریانس، چولگی، درجه اوج، انرژی و آنتروپی) محاسبه شد. در نهایت یک شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون برای طبقهبندی تصاو...
full textمقایسه قابلیتهای مدلهای مبتنی بر حافظه بلندمدت و مدل های شبکه عصبی پویا در پیشبینی بازدهی بورس اوراق بهادار تهران
این مقاله با هدف معرفی یک الگوی مناسب جهت پیشبینی شاخص بازدهی بورس اوراق بهادار تهران صورت پذیرفته است. دادههای مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازهی زمانی پنجم فروردین 1388 تا سیام آبان 1390 که مشتمل بر 616 مشاهده بوده که جهت مجزا سازی پیشبینیهای داخل نمونهای و خارج از نمونهای، از تقریباً 90% از مشاهدات (556 مشاهده) جهت تخمین ضرایب مدل و از مابقی (60 مشاهده) جهت انجام پی...
full textبررسی تغییرات زمانی بارش در استان همدان با استفاده از مدلهای آماری و شبکه عصبی مصنوعی
تغییر اقلیم یکی از معضلهای کنونی جامعه بشری است و تهدید و بلای سیاره زمین به شمار میآید افزایش دمای کره زمین سبب تغییرات ژرف و وسیع در اقلیمهای زمین شده و باعثبروز تغییراتی در زمان و مکان بارش می شود که آسیبهای بسیاری را خصوصاً در دهه اخیر وارد کرده است. در این راستا این پژوهش با شناخت تغییرات و روند فصل و دوره بارش در گذشته به الگوهای مؤثر بارش در بازههای مختلف زمانی میپردازد و پیش بینی تغییرات...
full textMy Resources
Journal title
volume 15 issue 4
pages 0- 0
publication date 2019-12-22
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