بررسی تأثیر تعدیل دامنه تغییرات داده ها بر کارایی مدل شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم رگرسیونی در پیش بینی خشکسالی
Authors
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
ارزیابی کارایی مدل درخت تصمیم رگرسیونی در پیش بینی خشکسالی نمونه موردی: ایستگاه سینوپتیک سنندج
برای مطالعه خشکسالی روش های مختلفی وجود دارد. روش تحلیل داده های بارندگی، جزو عمومی روش های تحلیل خشکسالی به شمار می رود؛ لذا پیش بینی دقیق و پیش از وقوع بارش می تواند شرایط را برای ارزیابی وضعیت خشکسالی فراهم نماید. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر پیش پردازش داده های بارش ماهانه ایستگاه سینوپتیک سنندج بر عملکرد مدل درخت تصمیم در پیش بینی خشکسالی در ایستگاه سینوپتیک سنندج می باشد. در این پژوهش از ال...
full textمقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم برای شناسایی و پیش بینی عوامل مرتبط با دیابت نوع2
هدف: یکی از اهداف تحقیقات پزشکی تعیین عوامل مرتبط در پیش بینی بیماری می باشد. یکی از شایع ترین بیماری های متابولیک در ایران، دیابت میباشد. هدف از این مطالعه شناسایی عوامل موثر در پیش بینی دیابت با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم می باشد. روش بررسی: برای انجام مطالعه، پرونده 901 تن از افرادی که در سال های 91 و 92 به مراکز بهداشتی شهر مشهد مراجعه کرده بودند، استفاده گردی...
full textپیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...
full textارزیابی کارایی مدل درخت تصمیم رگرسیونی در پیشبینی خشکسالی نمونة موردی: ایستگاه سینوپتیک سنندج
برای مطالعة خشکسالی روشهای مختلفی وجود دارد. روش تحلیل دادههای بارندگی، جزو عمومی روش های تحلیل خشکسالی به شمار می رود؛ لذا پیشبینی دقیق و پیش از وقوع بارش می تواند شرایط را برای ارزیابی وضعیت خشکسالی فراهم نماید. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر پیش‌پردازشِ دادههای بارش ماهانة ایستگاه سینوپتیک سنندج بر عملکرد مدل درخت تصمیم در پیشبینی خشکسالی در ایستگاه سینوپتیک سنندج میباشد. در این پژوهش ...
full textپیش بینی دامنه تغییرات طلا با استفاده از مدل ترکیبی ARIMA و شبکه عصبی
مدل خودرگرسیو میانگین متحرک انباشته (ARIMA) که تحت عنوان روش باکس و جنکینزشناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین مدل‌ها در پیشبینی سریهای زمانی است. اما پیش فرض اصلی این مدل خطی بودن سریهای زمانی میباشد. از سوی دیگر شبکهی عصبی یک تخمین زنندهی عمومی است که الگوهای غیر خطی را بسیار خوب مدلسازی مینماید. دانستن الگوی دادهها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این اید...
full textMy Resources
Journal title
volume 2 issue 3
pages 63- 79
publication date 2011-05
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
No Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023