پیشبینی خشکسالی با استفاده از شبکه‌ی عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده مقاله:
این مقاله چکیده ندارد
منابع مشابه
پیشبینی آماری پهنه بندی خطر زلزله احتمالی با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی محل وقوع زلزله‌های آتی همراه با تعیین درصد احتمال رخداد، میتواند در کاهش خطرات ناشی از زلزله بسیار سودمند باشد. تعیین محل‌های پیشبینی شده، سبب افزایش توجه به طراحی، به‌سازی لرزهای و ارزیابی قابلیت اعتمادپذیری سازه‌های موجود در این مکان‌ها می‌شود. در پیشبینی زمان وقوع زلزله فرضیه‌ها و نظریه‌های گسترده‌ای مطرح است. هنوز شیوه‌ای دقیق برای پیشبینی زمان رخداد زلزله‌های آتی مورد تأیید ق...
متن کاملپیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...
متن کاملبررسی و تحلیل خشکسالی هواشناسی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی در استان تهران
خشکسالی به عنوان یکی از بزرگ ترین بلایای طبیعی بشمار می آید، چه، تاثیر آن بر جوامع بشری بیش تر از دیگر بلایای طبیعی است. مطالعه در زمینه ی خشکسالی نقشی بسیار مهم در برنامه‌ریزی‌ها و مدیریت منابع آب دارد. هدف این مقاله، تحلیل و بررسی خشکسالی بر اساس دادههای بارندگی سالانه در استان تهران با استفاده از آلگوریتم بدون فراسنج تحلیل مکانی شبکههای عصبی (SANN) می‌باشد. دادههای بهنجارسازی و معیار شده ...
متن کاملتولید مصنوعی جریان رودخانه با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می‌شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سریهای بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با ...
متن کاملبررسی و تحلیل خشکسالی هواشناسی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در استان تهران
خشکسالی به عنوان یکی از بزرگ ترین بلایای طبیعی بشمار می آید، چه، تاثیر آن بر جوامع بشری بیش تر از دیگر بلایای طبیعی است. مطالعه در زمینه ی خشکسالی نقشی بسیار مهم در برنامه ریزی ها و مدیریت منابع آب دارد. هدف این مقاله، تحلیل و بررسی خشکسالی بر اساس داده های بارندگی سالانه در استان تهران با استفاده از آلگوریتم بدون فراسنج تحلیل مکانی شبکه های عصبی (sann) می باشد. داده های بهنجارسازی و معیار شده ...
متن کاملپیشبینی آماری پهنه بندی خطر زلزله احتمالی با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی
پیش بینی محل وقوع زلزله های آتی همراه با تعیین درصد احتمال رخداد، می تواند در کاهش خطرات ناشی از زلزله بسیار سودمند باشد. تعیین محل های پیش بینی شده، سبب افزایش توجه به طراحی، به سازی لرزهای و ارزیابی قابلیت اعتمادپذیری سازه های موجود در این مکان ها می شود. در پیش بینی زمان وقوع زلزله فرضیه ها و نظریه های گسترده ای مطرح است. هنوز شیوه ای دقیق برای پیش بینی زمان رخداد زلزله های آتی مورد تأیید ق...
متن کاملپیشبینی تقاضای مسافرت هوایی بین شهری در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تقاضای حمل و نقل هوایی میتواند نقش مهمی را در برنامهریزیهای کلان و خرد یک کشور ایفا کند. در سطح کلان میتوان به اولویتبندی تخصیص بودجه های دولتی به شهرهای مختلف برای ایجاد زیرساختهای حمل و نقل هوایی مانند فرودگاه یا خرید و اجاره هواپیما اشاره کرد و در سطوح خرد برای فعالیتهایی مثل طراحی و برنامهریزی عملیات فرودگاه، تصمیم گیری شرکتهای هواپیمایی برای ورود به بازارهای جدید، افزایش ظرفیت خطوط...
منابع 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 2 شماره 8
صفحات 103- 119
تاریخ انتشار 2012-10
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 برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023