پیش بینی زمان واقعی سیل با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی

نویسندگان

  • جمشید موسوی
  • جهانگیر پرهمت
  • حسین صدقی
چکیده مقاله:

این مقاله چکیده ندارد

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش بینی نوسانات بازده بازار با استفاده از مدل های ترکیبی گارچ ـ شبکه عصبی

در این پژوهش به مطالعه توان پیش بینی طیف وسیعی از مدل های ناهمسانی واریانس شرطی (G)ARCH طی یک دوره 126 ماهه بر روی بازده روزانه شاخص کل بورس تهران (TEDPIX) پرداخته شده است. نتایج بررسی این مدل ها تأیید کننده وجود سه ویژگی نوسان خوشه ای، عدم تقارن و نیز غیر خطی بودن، در سری زمانی بازده می باشد. سپس با هدف افزایش قدرت پیش بینی، این مدل ها با شبکه های عصبی مصنوعی ترکیب شده اند و نتایج حاصل از طرق ...

متن کامل

پیش بینی دامنه تغییرات طلا با استفاده از مدل ترکیبی ARIMA و شبکه عصبی

مدل خودرگرسیو میانگین متحرک انباشته (ARIMA) که تحت عنوان روش باکس و جنکینزشناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین مدل‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی است. اما پیش­ فرض اصلی این مدل خطی بودن سری­های زمانی می­باشد. از سوی دیگر شبکه­ی عصبی یک تخمین زننده­ی عمومی است که الگو­های غیر خطی را بسیار خوب مدل­سازی می­نماید. دانستن الگوی داده­ها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این اید...

متن کامل

ارزیابی روش های پیش بینی ترکیبی : با رویکرد شبکه های عصبی - کلاسیک در حوزه اقتصاد

در إین مقاله با استفاده از اطلأعات سری زمانی قیمت و بازده سهام چند شرکت در بازار بورس تهران، به پیش بینی قیمت سهام و نیر ارائه مدل بهینه پرداخته می شود. روشهای پیش بینی مورد استفاده در تحقیق، به سه دسته تقسیم شده اند: ر و شهای پیش بینی براساس مدلهای خطی (کوتاه مدت و بلندمدت)، روشهای پیش بینی براساس مدلهای غیرخطی (شبکه های عصبی غیرخطی) و مدل شبکه عصبی با ساختار پیشنهادی. در هر مورد نتایج به دست...

متن کامل

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...

متن کامل

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 3  شماره 1

صفحات  1- 18

تاریخ انتشار 2008-05-21

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