پیش‌بینی وقوع طوفان گرد و خاک با استفاده از روش شبکه‌های عصبی مصنوعی (مطالعه‌ی موردی: شهر زابل)

پیش بینی وقوع طوفان گرد و خاک با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه ی موردی: شهر زابل)

طوفان­های گرد و خاک یکی از انواع رایج حوادث و فرایندهای اقلیمی در مناطق خشک، نیمه­خشک و بیابانی دنیا هستند. این طوفان­ها هر ساله خسارتهای مالی زیادی را بر منابع انسانی وارد می­سازند. پیش­بینی زمان وقوع این پدیده می­تواند برای اتخاذ تدابیر پیشگیرانه در مقابل خسارت­های بهداشتی، ترابری، نظامی و غیره مؤثر واقع شود. شبکه­های عصبی مصنوعی روشی است که می­تواند برای پیش­بینی روندهای غیرخطی و فرایندهایی ...

پیش بینی طوفان های گرد و خاک با استفاده از روش های هوش مصنوعی (مطالعه ی موردی: شهر زابل)

چکیده ندارد.

بررسی و پیشبینی مدول یانگ در نانولولههای کربنی تک لایه با بهکارگیری شبکههای عصبی مصنوعی

پیش بینی عملکرد ذرت علوفهای با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی

برآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیم­شناسی است که اندازه­گیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به این­که دمای خاک فقط در ایستگاه­های سینوپتیک کشور اندازه­گیری می­شود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالش­های بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...

پیش‌بینی بافت خاک با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

بافت خاک یکی از مهم­ترین ویژگی‌های خاک است که بر روی بسیاری از خصوصیات فیزیکی و شیمیایی مانند ظرفیت نگهداری آب، ظرفیت تبادل کاتیونی، حاصلخیزی خاک و تهویه خاک اثر می­گذارد. امروزه از فناوری هوش مصنوعی مانند شبکه­های عصبی و عصبی فازی برای حل مسائل مربوط به مدل­سازی سیستم­ها و فرآیند­ها استفاده می­شود. در این پژوهش کارآیی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی بافت خاک بررسی شد. بدین­منظور 150 نمونه خاک...