مصرف گاز طبیعی به عنوان یکی از مهم‌ترین حامل‌های انرژی، طی سالیان اخیر روند صعودی را داشته و مدیریت مصرف و برنامه‌ریزی جهت تأمین نیازهای آن، نیازمند شناخت وضعیت مصرف کنونی و پیش‌بینی روند آتی آن می‌باشد. با معرفی و کاربرد گسترده مدل‌های مختلف همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی جهت برآورد روند آتی مصرف و از طرفی تصادفی بودن آن‌ها، آگاهی از دقت این مدل‌ها جهت نیل به هدف پیش‌بینی دقیق‌تر، اهمیت بیشتری یاف...

هدف تحقیق حاضر شناسایی و ارزیابی الگویی برای پیش بینی موفقیت یا شکست طرح های پیشنهادی سرمایه گذاری کشاورزی در مناطق روستایی است. متغیرهای پیش بینی کننده، عبارت اند از مؤلفه های محیط سرمایه گذاری و ویژگی های پروژه. براساس نوشتارهای تخصصی در این زمینه، شبکه عصبی چندلایه پرسپترون با الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا، تکنیک و الگوی نسبتاً مناسبی برای تبیین مسئله به شمار می آید. برای ارزیابی کارایی الگو...

امروزه شبکه های عصبی مصنوعی جایگاه ویژه ای در حیطه مالی پیدا کرده است. پژوهش حاضر به دنبال یافتن روش بهتر برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی مصنوعی است که منجر به پیش بینی دقیق‌تر در موضوع ورشکستگی شود. در این میان سه شبکه عصبی از نوع توابع شعاع مدار ساخته شد که به صورت جداگانه توسط متغیرهای مدل آلتمن (1983)، اسمایوسکی (1984) و ترکیبی آموزش داده شدند. پس از سنجش توانایی سه مدل در پیش بینی ورشکستگی...

در این تحقیق سیستم تعادلی پایپرزین-آب- دی‌اکسیدکربن با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مدل سازی شده است. در مدل از دو شبکه عصبی MLP, RBF استفاده شده است. در یادگیری شبکه‌ها الگوریتم پس انتشار خطا به کار رفته است. برای آموزش و تست شبکه های عصبی یک مرور کلی بر کارهای تجربی در زمینه حلالیت دی اکسیدکربن در محلول آبی پایپرزین انجام شده و داده های تجربی جمع‌آوری و طبقه بندی شده است. نتایج شبکه های عصبی ...

در این مطالعه، به بررسی اثرات پارامتر‌های مختلف فرآیند نورد داغ و پیش بینی نیرو و گشتاور نورد با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و المان محدود سه بعدی پرداخته شده است. برای این منظور داده های به‌دست آمده از شبیه سازی المان محدود سه‌بعدی برای آموزش و ارزیابی شبکه، وارد شبکه عصبی می شوند و پس از آموزش و ارزیابی، شبکه قادر خواهد بود که نیرو و گشتاور نورد را پیش بینی کند. نتایج پیش بینی شده از ...

چکیده بدون شک می توان، قیمت سهام را یکی از عوامل تأثیرگذاری در تصمیم گیری های سرمایه گذاران بازار بورس دانست. از آن جا که سرمایه گذاران همواره درصدد دستیابی به بیشترین سود از سرمایه گذاری خود می باشند، فعالان این بازار درصدد دستیابی و به کارگیری روش هایی برآمده اند تا بتوانند با پیش بینی آتی قیمت سهام، سود سرمایه خود را افزایش دهند. شبکه عصبی از جمله روش هایی است که با قدرت بالا در فرآیند پیش ...

سیستم های قدرت مدرن امروزی در سطح امنیت پایینتری به دلیل تجدید ساختار و مشکل افزایش ظرفیت های انتقال بهره برداری می شوند. وقوع خاموشی های گسترده در سالهای اخیر بیانگر افزایش قابل توجه آسیب پذیری سیستم های قدرت در برابر اغتشاشات می باشد. یکی از آخرین اقدامات کنترلی جهت کنترل شبکه و حفظ پایداری، بارزدایی می‌باشد. در این مقاله یک روش بارزدایی فرکانسی بهینه بلادرنگ با استفاده از شبکه های عصبی مصنوع...

پیش‌بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی سیستم مدیریت مواد زاید جامد شهری دارد. اما به دلیل طبیعت ناهمگون و تأثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل بر تولید، همواره با مشکلات زیادی همراه بوده است. شبکة عصبی مصنوعی اخیراً در بسیاری از کاربردهای مهندسی نظیر مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری قدرتمند در مدلسازی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق با توجه به دینامیک و پیچیده بودن سیستم...

امروزه روش های کمی، به یکی ازمهمترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاری های کلان دربازارها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی ازمهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است. هدف اصلی این تحقیق بررسی دقت پیش بینی مدیریت سود با استفاده ازشبکه های عصبی و درخت تصمیم گیری و مقایسه آن بامدل های خطی است. برای این منظورنه متغیر تأثیرگذار برمدیریت سود به عنوان متغیرهای مستقل واقلام تعهدی اختی...

اندازه گیری ظرفیت تبادل کاتیونی خاک در سطوح وسیع، بسیار پرهزینه و وقت گیر است. برآورد این خصوصیت به­وسیله ویژگی های زودیافت خاک، از طریق روش های پارامتریک و غیرپارامتریک (توابع انتقالی) می تواند رویکرد مناسبی باشد. در این پژوهش، روش پارامتریک رگرسیون های خطی و غیر خطی و روش های غیر پارامتریک شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون درختی و فازی عصبی در تخمین ظرفیت تبادل کاتیونی خاک مورد استفاده قرار گرفت....