توسعه شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به منظور پیش‌بینی آزمایش‌های PVT چاه‌های نفت در صنایع بالادستی

توسعه شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به منظور پیش بینی آزمایش های pvt چاه های نفت در صنایع بالادستی

در مرحله صیانت از مخازن نفتی صنایع بالادستی، آزمایش های پیچیده ای موسوم به pvt برای شناسایی خواص سیالات مخزن انجام می گیرد. وجود مشکلاتی چون خطرات احتمالی، زمان بر بودن، دقیق نبودن نمونه ها و محدودیت های دما و فشار، باعث شده تا استفاده از روش های هوشمند در این حوزه گسترش یابد. در این پژوهش به منظور اجتناب از مشکلات مذکور و یافتن رابطه پیچیده و غیرخطی داده های آزمایش های pvt از شبکه عصبی مصنوعی ...

کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در پیشبینی و بهینه سازی فرآیند نمک زدایی

پیش‌بینی مدیریت سود مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک

در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...

تولید نام‌های زیبا و معنادار ایرانی به‌کمک الگوریتم ژنتیک با تابع برازندگی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی

Beautiful and Meaningful Iranian Names Production by Genetic Algorithm using Artificial Neural Network-Based Fitness Function

مدل‌سازی و بهینه‌سازی نانوبیوسنسور الیگونوکلئوتیدی با استفاده از رویکرد مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک

توسعه هر نوع بیوسنسور با چالش‌هایی در زمینه بهینه‌سازی پارامترها و کالیبراسیون مواجه است. در این تحقیق رویکردی مبتنی بر یادگیری ماشین برای مدل‌سازی و بهینه‌سازی مولفه­های تاثیرگذار در ساخت نانوبیوسنسور الکتروشیمیایی بر اساس الکترود کربن شیشه‌ای اصلاح شده با گرافن اکسید و نانومیله طلا در شرایط کاری آزمایشگاهی ارائه شده است. پاسخ نانوبیوسنسور به عنوان خروجی و تاثیر هشت عامل موثر شامل: غلظت گرافن ...

کاربرد شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی

پیش­بینی تقاضای انرژی جهت عرضه به موقع، تنظیم بازار، هدفگذاری میزان صادرات و ایجاد امنیت انرژی اهمیت ویژه­ای دارد. روش­های مختلفی برای پیش­بینی تقاضای انرژی معرفی شده است که در این بین با توجه به روند غیرخطی و پرنوسان تقاضای انرژی، تکنیک­های غیرخطی نتایج مطلوب­تری داشته است. شبکه­های عصبی و الگوریتم ژنتیک از مهمترین و پرکاربردترین تکنیک­های غیرخطی در این زمینه می­باشند که هر یک نقاط ضعف و قوت خ...