واکاوی کارایی روش های مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره در پیش بینی کشند

بررسی کارایی مدل‌های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون چندمتغیره در پیش بینی مصرف انرژی کشور

پیش‌بینی اسلامپ بتن با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و روش رگرسیون چندمتغیره خطی

روش‌های مختلفی جهت اندازه‌گیری کارایی بتن وجود دارد که یکی از متداول‌ترین و معمول‌ترین روش‌ها، آزمایش اسلامپ است. جهت دست‌یابی به مخلوط‌های بتنی با اسلامپ مورد نظر، باید مخلوط‌های مختلف بتنی ساخته شود و آزمایش اسلامپ بر روی آن‌ها صورت گیرد. جهت صرفه‌جویی در زمان، هزینه و مصالح بهتر است از روش‌های هوشمندی جهت پیش‌بینی اسلامپ بتن بر اساس نتایج مربوط به تعداد معینی از مخلوط‌های بتنی استفاده شود. د...

پیش بینی عملکرد پسته با استفاده از رگرسیون چندمتغیره ی خطی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شهرستان های رفسنجان و انار استان کرمان)

امروزه، مدیریت اصولی اراضی به‏عنوان یک راهکار مهم برای رسیدن به عملکرد بیشتر در واحد سطح و استفاده بهینه از منابع خاک و آب، مورد توجه پژوهشگران، تولیدکنندگان و سیاست­گذاران عرصه کشاورزی قرار گرفته است. پژوهش حاضر با هدف بررسی ارتباط بین عملکرد پسته و عوامل مؤثر بر آن، صورت پذیرفت. بدین منظور، 129 قطعه باغ در مناطق مختلف شهرستآن‌های رفسنجان و انار شناسایی و انتخاب گردید. نمونه­برداری از آب آبیار...

کارایی شبکه های عصبی، رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی در پیش بینی نکول

مدل­ های آماری مختلفی برای پیش بینی و طبقه بندی در علوم وجود دارد.  روش ­های آماری و اقتصادسنجی نظیر رگرسیون، تحلیل تمایزی، سری ­های زمانی، رده بندی و دیگر  روش ­ها، بر اساس متغیرها و اطلاعات موجود برای پیش بینی و طبقه بندی یک موضوع خاص به کار می­ روند.  مدل ­های آماری متأثر از مفروضات و محدودیت­ های زیادی هستند، بدین لحاظ اخیرا شبکه­ های عصبی به عنوان شیوه­ ی نوین پیش بینی به دلیل عدم نیاز به ...

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...

مقایسه کاربرد روش های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره براساس تحلیل مؤلفه های اصلی برای پیش بینی غلظت میانگین روزانه کربن مونوکسید: بررسی موردی شهر تهران

هدف از این مقاله، پیش بینی میانگین غلظت روزانه کربن مونوکسید در هوای شهر تهران با استفاده از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره برحسب تحلیل مؤلفه اصلی (pca) است. از روش pca برای از بین بردن هم راستایی چندگانه (multicolinearity) بین متغیرهای ورودی و تفسیر بهتر نتایج مدل رگرسیونی استفاده شده است. همچنین با استفاده از شبکه عصبی feed-forward با یک لایه پنهان نیز مدل مناسب برای این ام...