بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج)

پیش بینی پارامترهای کیفی (NO3 ,DO) رودخانه کرج با استفاده از مدل های ANN، MLR و تلفیق شبکه عصبی-موجکی بر پایه نویززدایی

Background & Objectives: The prediction and quality control of the Karaj River water, as one of the important needed water supply sources of Tehran, possesses great importance. In this study, performance of artificial neural network (ANN), combined wavelet-neural network (WANN), and multi linear regression (MLR) models were evaluated to predict next month nitrate and dissolved oxygen of “Pole K...

پیش بینی بارش ماهانه ایستگاه سینوپتیک کرمانشاه با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی و موجک

مقایسه قدرت مدل های شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی پویا در پیش بینی نرخ ارز: کاربردی از تبدیل موجک

این مطالعه تلاشی است در جهت به­کارگیری ترکیب مدل شبکه­ی عصبی پویا و تجزیه­ی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیش­بینی متغیر مذکور می­باشد. جهت تحقق این مهم، از داده­های سری­زمانی ماهانه­ی نرخ ارز طی بازه­ی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدل­سازی­ها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیه­سازی و یا به بیان دی...

تخمین هدایت الکتریکی رودخانه ها با استفاده از شبکه عصبی موجک (مطالعه موردی: رودخانه کاکارضا)

     Electrical conductivity (EC) is an important factor in river engineering, especially studying of river water quality. In this study we studied and evaluated wavelet neural network to predict the electrical conductivity of the Kakareza river (in lorestan), and the results were compared with results of artificial neural network model. For this purpose, hydrogen carbonate, chloride, sulfate, ...

پیش بینی آبدهی متوسط ماهانه با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی و تبدیلات موجک (مطالعه موردی: رودخانه کر- ایستگاه پل خان)

آگاهی از اطلاعات دبی جریان در رودخانه ها برای مدیریت منابع آب، پیش بینی سیل، طراحی مهندسی و مدیریت زیست محیطی ضروری می باشد. مدل های ارائه شده همچون بارش-رواناب و سری های زمانی به منظور پیش بینی میزان آبدهی رودخانه ها به دلیل عدم دقت و پیچیدگی عوامل مؤثر در آبدهی در بسیاری از موارد با مقادیر مشاهده شده تطابق ندارد. موجک یکی از روشهایی است که در سالهای اخیر در زمینه هیدرولوژی مورد توجه قرار گرفت...

مقایسه مدل های غیرخطی سری زمانی و برنامه ریزی ژنتیک در پیش بینی جریان روزانه رودخانه ها (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای ارومیه)

در این مطالعه برای پیش بینی جریان روزانه رودخانه باراندوزچای ارومیه در دوره آماری 1388-1352، از مدل غیرخطی سری زمانی دوخطی و روش برنامه ریزی ژنتیک استفاده و نتایج بر اساس شاخص های آماری جذر میانگین مربعات خطا و ضریب همبستگی مورد مقایسه قرار گرفت. در مطالعه حاضر مدل دوخطی BL(1,11,1,1) با داشتن کمترین مقدار معیار اکایکه اصلاح شده به عنوان مدل مناسب سری روزانه انتخاب و پس از انجام آزمون نکویی براز...