کنترل نیمه فعال سازه ها با کنترلر ترکیبی فازی-الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی مصنوعی

thesis
abstract

چکیده ندارد.

First 15 pages

Signup for downloading 15 first pages

Already have an account?login

similar resources

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...

full text

کنترل نیمه فعال سازه ها با استفاده از میراگر mr و کنترلر منطق فازی

روش ها و سیستم های گوناگونی برای کنترل سازه ها وجود دارد که شامل کنترل غیر فعال، کنترل فعال و کنترل نیمه فعال سازه می باشد که هوشمنداند و بر تغییرات بارهای دینامیکی وارده قابل انطباق می باشند این سیستم ها دارای خواص مکانیکی متغیر و قابل کنترل هستند. انواع مختلفی از میراگرهای نیمه فعال با خواص مکانیکی قابل کنترل وجود دارد. میراگر mr نوعی میراگر مایع کنترل پذیر است. هنگامی که این مایع در معرض مید...

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...

full text

برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی-الگوریتم ژنتیک

پرش هیدرولیکی متحرک، حالت خاصی از جریان غیرماندگار است که باعث تغییر رژیم و وقوع ناپیوستگی هیدرولیکی در جریان می شود . در روندیابی جریان غیرماندگار و یا برنامه های بهره برداری کانال های روباز، آگاهی از رفتار چنین جریانی در باز ه ها ضروری است . این درحالی است که شبیه سازی عددی این پدیده به واسطه وجود ناپیوستگی هیدرولیکی و غیرماندگاری جریان، پیچیده است و داده های آزمایشگاهی در این مورد نیز محدو...

full text

مدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک

دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...

full text

تعیین ویژگی‌های مؤثر بر پایداری ساختمان خاک‌های مناطق خشک با استفاده از الگوریتم ترکیبی ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی

پایداری خاکدانه­ها به‌عنوان یکی از کلیدی­ترین شاخص­های کیفیت فیزیکی خاک، بیان‌گر قدرت نسبی خاک در برابر نیروهای فرساینده و تخریب مکانیکی است. در این پژوهش، به‌منظور شناسایی یک زیرمجموعه از مهم‌ترین ویژگی‌های مؤثر بر شاخص میانگین وزنی قطر خاکدانه‌ها (MWD)، از الگوریتم ترکیبی ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی (GA-ANN) استفاده گردید. افزون بر آن، قابلیت شبکه­های عصبی مصنوعی (ANNs) و رگرسیون چند متغیره خطی (M...

full text

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023