بررسی امکان پیش‌بینی سرعت باد با استفاده از مدل‌های هیبرید شبکه‌های عصبی، شبکه‌های فازی-عصبی و تئوری موجک (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک یزد)

بررسی و پیشبینی مدول یانگ در نانولولههای کربنی تک لایه با بهکارگیری شبکههای عصبی مصنوعی

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

پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع ایستگاه سینوپتیک اهواز با استفاده از مدل ترکیبی موجک – شبکه عصبی GMDH

سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهم‌ترین مسائل در طرح‌های آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار می‌رود. یکی از این مسائل که می‌تواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامه‌ریزی‌های مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل ...

استفاده از رویکرد شبکة عصبی مصنوعی جهت پیش‌بینی کوتاه‌مدت سرعت باد (مطالعة موردی: ایستگاه هواشناسی جیرفت)

سرعت باد یکی از متغیرهای بسیار مهم‌ هواشناسی در تعیین تبخیرتعرق و نیاز آبی گیاهان است. مدل‌ها و روش‌های متعددی برای پیش‌بینی این عامل وجود دارد. در سال‌های اخیر، با شناخته‌شدن ابزار محاسبات نرم، به‌مثابة روشی نوین در ایجاد سیستم‌های هوشمند، این روش‌ها جایگاهی ویژه در علوم هواشناسی کشاورزی پیدا کردند. به‌کاربردن رویکرد شبکة عصبی مصنوعی یکی از این روش‌هاست. با توجه به وجود ایستگاه هواشناسی کشاورز...

پیش بینی عملکرد ذرت علوفهای با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی

تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع در برخی از خاکهای استان ایلام با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی و روشهای رگرسیونی

هدایت هیدرولیکی اشباع ) Ks ( یکی از ورودیهای مهم در مدلسازی جریان آب و انتقال آلایندهها در خاک، طراحی سیستمهای آبیاری و زهکشی، مدلسازی آبهایزیرزمینی و فرایندهای زیستمحیطی است. اندازهگیری مستقیم Ks در مزرعه و آزمایشگاه میسّر میباشد؛ لیکن، معمولاً زمانبر، پرهزینه و دشوار بوده و در سطوحبزرگ نیز غیرعملی است. افزون بر این، بهدلیل غیرهمگن بودن خاک و خطاهای آزمایشگاهی، تا حدودی این اندازهگیریها غیرقابل ...