روش های هوش محاسباتی، همچون شبکه های عصبی مصنوعی و منطق فازی، به عنوان ابزاری محبوب به منظور پیش بینی بازارهای پیچیده ی مالی معرفی شده اند. دقت پیش بینی ها ازجمله مهم ترین مشخصه های مدل های پیش بینی است و تلاش برای بهبود بخشیدن کارایی مدل های سری های زمانی هرگز متوقف نشده است. امروزه علی رغم روش های متعدد پیش بینی سری های زمانی که در چند دهه ی اخیر پیشنهاد شده اند، هنوز پیش بینی نرخ های ارز، کا...

هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیش­بینی روش­های شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیش‌بینی قیمت سهام بانک‌ها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینه‌سازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملا...

متغیرهای مختلفی بر عملکرد مزارع نیشکر تأثیر‌گذارند. با بررسی این متغیرها و تعیین میزان اثر هر یک از آنها می‌توان به راهکارهایی به‌منظور افزایش بهره‌وری مزارع نیشکر دست یافت. امروزه استفاده از یافته‌های هوش مصنوعی و داده کاوی برای کمک به پیش‌بینی تولید محصول مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این مقاله، معرفی روش‌ هوشمند سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی و ترکیب این تکنیک با الگوریتم بهینه‌س...

پیش¬بینی جریان رودخانه یکی از مهم¬ترین ارکان در مدیریت منابع آب¬های سطحی به ویژه اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی¬ها است. به طور سنتی، مدل¬سازی و تجزیه و تحلیل سری¬های زمانی برای ساختن مدل¬های ریاضی در جهت تولید داده¬های هیدرولوژیکی در هیدرولوژی و منابع آب استفاده می¬شود. همچنین انتخاب ترکیب مناسب از پارامترهای ورودی. در این پژوهش برای پیش¬بینی دبی روزانه و ماهانه رودخانه سفید ا...

در این تحقیق، با استفاده از داده های مشاهده شده تشت کلاس a، کاربرد روش های رگرسیون غیر خطی، شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و هم چنین روش تجربی استیفنز- استوارت، جهت برآورد تبخیر روزانه منطقه کرمان مورد بررسی قرار گرفت. در روش های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و رگرسیون غیر خطی، مقادیر دما، فشار، رطوبت نسبی، تابش خورشیدی و سرعت باد، با پنج ترکیب مختلف به عنوان متغیره...

ارائه راهکاری مناسب جهت برآورد دقیق بار معلق رودخانهها در پروژههای آبی، مهندسی رودخانه و آبیاریکاربردهای فراوانی دارد. به دلیل تأثیر پارامترهای مختلف بر انتقال رسوبات در رودخانهها، تعیین معادلات حاکم برآن مشکل بوده و مدلهای ریاضی نیز در این راستا از دقت کافی برخوردار نیستند. امروزه استفاده از سیستمهایهوش مصنوعی به عنوان راهکاری جدید در تحلیل مسائل آبی، گسترش یافته است. در تحقیق حاضر منطق فازی-ع...

تابش خورشیدی از پارامترهای مهم اقلیمی است که با بسیاری از فرآیندهای هیدرولوژی و هواشناسی ارتباط مستقیم و تنگاتنگی دارد. این پارامتر از ارکان اساسی توسعه تحقیقات کاربردی انرژی خورشیدی به شمار می رود. مطالعه حاضر به منظور ارزیابی مدل های هوش مصنوعی در پیش بینی مقدار تابش کل خورشیدی رسیده به سطح افقی زمین، انجام گرفت. در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی (ann) و سیستم استنتاج تطبیقی عصبی- فازی (anfis) جه...

تخمین تراز سطح ایستابی از مسایل مهم و اساسی است که در برنامه ریزی کشاورزی، مدیریت منابع آب و تعیین نیاز آبی گیاهان بویژه در مواردی که از راهکارهای کم آبیاری بهره برده شود، دارای اهمیت فراوانی است. آگاهی از تراز سطح ایستابی می تواند در شوری و ماندابی شدن زمین وحتی زهکشی اراضی مفید باشد. در تحقیق حاضر از سامانه های هوشمند استنتاج عصبی – فازی تطبیقی، شبکه های عصبی مصنوعی و برنامه ریزی ژنتیک برای ت...

در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل های استاتیک و دینامیک در شبکه های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

پیش­بینی رواناب به صورت کوتاه­ مدت به دلیل رابطه مستقیم آن با چگونگی تعامل مدیران با خطرات جانی ناشی از سیلاب­ها، از اهمیت خاصی برخوردار است. در این تحقیق با استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی ( ann ) و فازی عصبی تطبیقی ( anfis )، اقدام به شبیه­سازی فرآیند بارش- رواناب به صورت روزانه، در حوزه آبخیز حاجی­قوشان شده است. در این سیستم­ها سه ترکیب مختلف ورودی شامل بارندگی همان روز، بارندگی همان روز و ر...