مطالعه تطبیقی مدل شبکه عصبی مصنوعی(ANN) و مدل عصبی -فازی وفقی (ANFIS) در پیشبینی تقاضای پروانه ساخت (مطالعه موردی: شهرداری زابل)
نویسندگان
چکیده مقاله:
اطلاع از میزان تقاضای موجود در زمینه صدور پروانه ساخت در هر دوره یکی از مباحث اساسی است که شهرداریها در راه پاسخگویی به تقاضاکنندگان نیازمند آن هستند. عدم اطلاع در این زمینه سبب ایجاد مشکلاتی مانند اتلاف وقت و انرژی، کاهش کارایی و نارضایتی ارباب رجوع و در نهایت فقدان برنامهریزیمدون را سبب میشود. با توجه به روند پرنوسان و غیرخطی انگیزه افراد برای ساختوساز و در ادامه تهیه مجوز ساختاز شهرداری و متغیرهای موثر بر آن، مدلهای غیرخطی و بخصوص شبکههای عصبی (ANN) و سیستم استنتاج عصبی فازی تطبیقی (ANFIS) در این امر توفیق بیشتری داشتهاند. به این منظور ترکیبی از اساسیترین پارامترهای برون بخشی و درون بخشی تاثیرگذار در تصمیمگیری افراد برای ساختوساز یعنی جمعیت شهرو نرخ رشد آن، متوسط درآمد وهزینه خانوار شهر (زابل)، تاثیرفصلهای مختلف سال در قالب عامل دما، میزان تولید ناخالصداخلی(در سطح کلان)، تورم، ونوسانات مربوط به نرخ ارز (به عنوان پارامترهای برون بخشی) و عواملی مانند زمین و قیمت آن، تراکم و نرخ عوارض ساخت وساز (به عنوان عناصر درون بخشی) در نظر گرفته شدهاند. در این بینبرای مقایسه توانایی آنها نسبت به هم از معیارهای ارزیابی کارایی مدلها مانند(ضریب تعیین)MAD,(میانگین قدر مطلق انحرافات) و RMSE (ریشه میانگین مربع خطا) استفاده شده است. در نهایت ANFIS به دلیل اتکا به ترکیب (( قدرت یادگیری شبکهعصبی و عملکرد منطقی سیستمهای فازی)) ؛ بامقدار (9656/0، 9899/0), RMSE(0026/0، 0064/0) ,MAD (0018/0، 0061/0)به ترتیب برای آموزش و آزمون، بر روشANNبرتری نشان داده در نتیجه مدل مناسبتری برای پیشبینی هدف ماست.
منابع مشابه
مطالعه تطبیقی مدل شبکه عصبی مصنوعی(ann) و مدل عصبی -فازی وفقی (anfis) در پیش بینی تقاضای پروانه ساخت (مطالعه موردی: شهرداری زابل)
اطلاع از میزان تقاضای موجود در زمینه صدور پروانه ساخت در هر دوره یکی از مباحث اساسی است که شهرداریها در راه پاسخگویی به تقاضاکنندگان نیازمند آن هستند. عدم اطلاع در این زمینه سبب ایجاد مشکلاتی مانند اتلاف وقت و انرژی، کاهش کارایی و نارضایتی ارباب رجوع و در نهایت فقدان برنامهریزیمدون را سبب میشود. با توجه به روند پرنوسان و غیرخطی انگیزه افراد برای ساختوساز و در ادامه تهیه مجوز ساختاز شهردار...
متن کاملعملکرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی تطبیقی در تخمین غلظت ذرات معلق در هوای شهر تهران
در سالهای اخیر رشد روز افزون جمعیت ، وسایل نقلیه و کارخانهها باعث افزایش آلودگی هوا و ایجاد مشکلات زیادی برای محیط زیست بشر و سلامتی انسان شده است. یکی از مهمترین آلایندهها، ذراتمعلق میباشد که سبب بروز مشکلات تنفسی و قلبی در انسان میشود. هدف از این مطالعه مقایسه مدلهای شبکهعصبیمصنوعی و شبکهعصبیفازی-تطبیقی در تخمین غلظت ذرات معلق در شهر تهران میباشد. در...
متن کاملطراحی مدل پیشبینی و ارزیابی ظرفیت نوآوری شرکتهای دانشبنیان با رویکرد استنتاج فازی عصبی- تطبیقی(ANFIS)
ارزیابی ظرفیت نوآوری شرکتهای دانش بنیان و پیشبینی میزان ظرفیت نوآوری آنها برای این شرکتها بسیار حائز اهمیت است و تصمیم در خصوص انتقال یا بسط فناوری شرکت تابع میزان ظرفیت نوآوری است. هدف اصلی این تحقیق، طراحی مدل ارزیابی ظرفیت نوآوری شرکتهای دانش بنیان با رویکرد استنتاج فازی عصبی- تطبیقی است. سیستم استنتاج فازی عصبی - تطبیقی ([1]ANFIS) روش مناسبی برای حل مسائل غیرخطی است. ANFIS ترکیبی...
متن کاملپیش بینی میزان درآمد حاصل از دریافت عوارض شهری شهرداریها با استفاده از مدل شبکه عصبی (مطالعه موردی: شهر زابل)
اداره ﻣﻄﻠﻮب ﺷﻬﺮﻫﺎ و اراﺋﻪ ﺧﺪﻣﺎت ﻣﻨﺎﺳﺐ و ﮐﻨﺘﺮل و ﻫﺪاﯾﺖ ﭘﺮوژهﻫﺎی ﻋﻤﺮاﻧﯽ، ﻋﻼوه ﺑﺮ اﻋﻤﺎل ﻣﺪﯾﺮﯾﺖ ﺻﺤﯿﺢ، ﻣﺴﺘﻠﺰم اﻋﺘﺒﺎرات و درآﻣﺪﻫﺎی ﮐﺎﻓﯽ و ﻫﺰﯾﻨﻪ ﺻﺤﯿﺢ آن ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ عوارض از مهم ترین منابع بهینه شهرداریها در کشورهای پیشرفته جهان است که بابت اداره شهر از درآمدها، اموال، دارایی و مصرف اشخاص حقیقی و حقوقی دریافت میگردد و صرف خدمات شهری میشود. شهرداریها عمده هزینههای ارائه خدمات خود را از محل دریافت عوا...
متن کاملمطالعه تطبیقی روش های خطی ARIMA و غیر خطی شبکه های عصبی فازی در پیش بینی تقاضای اشتراک گاز شهری
اطلاع از میزان تقاضای موجود در هر دوره یکی از مباحثی است که شرکت ملی گاز در راه پاسخگویی به مراجعان به آن نیاز دارد.عدم اطلاع از میزان تقاضای اشتراک سبب ایجاد مشکلاتی مانند عدم آگاهی از تعداد پیمانکاران مورد نیاز و همچنین فقدان برنامه کنترل موجودی مناسب برای انواع کنتورهای موردنیاز و دیگر عوامل مرتبط می شود. در چند دهه گذشته،اقتصاددانان و علمای مدیریت برای براورد تقاضا غالباً از روش های اقتصادس...
متن کاملمقایسه توانایی پیش بینی مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، سیستم استنتاج عصبی- فازی انطباقی(ANFIS) و تبدیل موجک-عصبی: قیمت سبد نفت خام اوپک
پیش بینی قیمت نفت خام از مهم ترین موضوعات فرا روی اقتصاد انرژی است. پیش بینی مناسب قیمت نفت و آن هم قیمت نفت خام اوپک، به دلیل درگیر بودن تعدادی از کشورهای در حال توسعه این سازمان با قیمت نفت، می تواند در برنامه ریزی های سازمان و کشورهای عضو آن، اهمیت ویژه ای داشته باشد. برآورد و پیش بینی روند قیمت نفت، به خاطر نبود داده های تاریخی مهم و محدودیت اطلاعات مرتبط با شاخص های موثر بر روند قیمت نفت، ...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 5 شماره 16
صفحات 39- 54
تاریخ انتشار 2014-04-21
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023