تخمین سرعت حفاری با سیال کف با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی رگرسیون عمومی
Authors
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
تخمین سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده از مدل‌های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون خطی چندمتغیره
ننفوذ یکی از مهم‌ترین مشخصه‌های فیزیکی خاک است که اندازه‌گیری مستقیم آن دشوار، زمان‌بر و پرهزینه می‌باشد. هدف از این پژوهش تخمین سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده مدل‌های نروفازی، شبکة مصنوعی و رگرسیون خطی چند متغیره است. بدین منظور، در 100 نقطه در منطقه دهگلان استان کردستان سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده از استوانه مضاعف اندازه‌گیری شد. ویژگی‌های فیزیکی خاک (تخلخل، جرم ویژه ظاهری، شن، سیلت و رس) ...
full textتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
full textتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
full textتخمین مدول الاستیسیته سنگ بکر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون غیر خطی
مدول الاستیسیته سنگ بکر یکی از ملزومات اساسی بسیاری از مطالعات ژئومکانیکی و به ویژه پروژه های حفاری سنگ می باشد. برای تعیین مستقیم مدول الاستیسیته نمونه مغزه‌های باکیفیت بالا و هندسه مناسب مورد نیاز بوده و تهیه نمونه‌های مناسب از سنگ‌های شکسته و هوازده برای این منظور به آسانی امکانپذیر نیست. بنابراین مدل‌های پیشبینی مدول الاستیسیته براساس خصوصیات شاخص سنگ بکر ارائه گردیدهاند. در این مطالعه ب...
full textتخمین پارامترهای شتاب، سرعت و جابجایی ماکزیمم زمین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
به منظور انجام تحلیلهای دینامیکی و همچنین تعیین میزان خطرپذیری در هر منطقه بایستی بتوان پارامترهای زمین‌لرزه احتمالی آن منطقه را تخمین زد. در این مقاله تلاش خواهد شد با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی مقادیر شتاب، سرعت و جابجایی ماکزیمم زمین تخمین زده شود. بدین منظور از شبکههای عصبی به عنوان یکی از روشها و تکنیکهای کاربردی هوش مصنوعی در ارائه یک روش محاسباتی سادهتر برای حذف تردیدها و عدم قطع...
full textتخمین ارزش خالص فعلی پروژه‌های صنعتی- معدنی با استفاده از شبکه عصبی رگرسیون عمومی
در بررسی اقتصادی پروژه های صنعتی و معدنی و تخمین ارزش خااص فعلی سرمایهگذاری، بسیاری از پارامترها مربوط به آینده و غیر قطعی میباشند بنابراین بررسی این پروژهها و تخمین رفتار پارامترهای غیر قطعی بر مبنای پیش بینی استوار هستند. در این حالت به منظور حصول نتایج واقعبینانه تر، عموماً از تکنیک های بررسی تحت شرایط ریسک در پیش بینی دقیق تر پارامترهای آینده استفاده میشود. در این خصوص روشهای مختلفی وجو...
full textMy Resources
Journal title
volume 1392 issue 109
pages 74- 76
publication date 2014-03
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