پیش‌بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی

پیش بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی

خشکسالی به عنوان یکی از مهم ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم های پیش بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق...

شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF

هدف این پژوهش، شناسایی دستکاری قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران می­باشد که از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی (ANN-GA)[1] و مدل تابع تفکیکی درجه دوی تعدیل شده (SQDF)[2] انجام گرفته است. در این پژوهش از متغیرهای قیمت، حجم معاملات و سهام شناور آزاد برای تطبیق نتایج مدل و داده­های واقعی از دستکاری قیمت استفاده شده است. در مدل ترکیبی ابتدا داده­های مربوط به 316 شرکت از نخستین رو...

استفاده از مدل های ترکیبی ماشین بردار پشتیبان - موجکی و شبکه عصبی -موجکی در پیش‌بینی تراز آب زیرزمینی دشت اردبیل

چکیده آب‌های زیرزمینی همواره به عنوان یکی از منابع مهم و عمده­ ی تأمین آب شرب و کشاورزی به ویژه در مناطق خشک و نیمه­ خشک مطرح بوده‌اند. به منظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه­ ی آنها، لازم است پیش‌بینی دقیقی از نوسانات سطح آب زیرزمینی صورت گیرد. در این تحقیق اطلاعات 15 پیزومتر موجود در دشت اردبیل مورد استفاده قرارگرفت. از تبدیل موجک و روش خوشه‌بندی به ترتیب برای پیش‌پردازش زمانی و مک...

پیش بینی مصرف انرژی بخش کشاورزی ایران با استفاده از مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی

هدف از این مقاله ارزیابی الگوی ترکیبی شبکه­های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای انرژی بخش کشاورزی ایران می­باشد. برای این منظور، از داده­های سالانه مصرف انرژی بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیر خروجی مدل­های پیش­بینی و از داده­های سالانه جمعیت کل کشور و کل تولیدات بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیرهای ورودی مدل­های پیش­بینی استفاده شد. در پایان به منظور مقایسه نتایج پیش­بینی مدل ترکیبی...

مدل سازی خشک کردن اسمزی زردآلو با استفاده از الگوریتم ژنتیک - شبکه عصبی مصنوعی

ایران از نظر تولید زردآلو در جهان مقام دوم را دارد و مطالعه عوامل موثر بر خشک کردن این میوه و مقدار تاثیر آنها امری ضروری می باشد. لذا در این مطالعه تاثیر دمای محلول اسمزی در محدوده °C 25 تا °C 65، در مدت زمان 30 تا 120 دقیقه و غلظت محلول اسمزی در محدودۀ 30 تا 60 درصد (وزنی/وزنی) بر پارامترهای کاهش وزن، کاهش آب، جذب مواد جامد و نسبت دفع آب به جذب مواد جامد در طی خشک کردن اسمزی زردآلو مورد بررسی...

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