زمینه و هدف: بیماری دیابت با گسترش روزافزون و بار سنگینی که در نتیجه کنترل و درمان عوارض به مردم و کشور تحمیل می کند به یکی از چالش های مسئولین درمانی و دولتی تبدیل شده است. از این رو پیشگیری از بروز و پیشرفت آن در اولویت قرار می گیرد که این امر تنها با شناسایی عوامل مؤثر و کنترل آن ها امکان پذیر است. این مطالعه درصدد پیش بینی ابتلا به دیابت بر اساس برخی متغیرهای مؤثر با کمک روش شبکه های عصبی م...

تاکنون مدل های زیادی جهت تشریح فرآیند پیچیدة شکست سدهای خاکی و سیل ناشی ازآن پیشنهاد شده است. این مدل ها شامل مدل های فیزیکی، ریاضی ویا کامپیوتری می باشند. از جملة این مدل ها، مدل breach می باشد که بطور وسیع درقرن اخیر مورد استفاده قرارگرفته است. این مدل بر مبنای روابط فرسایش، قوانیـن هیـدرولیـک، انتقـال رسوب و مکـانیـک خاک پایـه گـذاری شده است و توانایی محاسبه ابعاد نهایی مقطع شکست و هیدروگراف...

در این تحقیق مقایسه­ای بین شبکه عصبی مصنوعی (ann) و مدل­های رگرسیونی خطی در تخمین وزن خشک و جذب فسفر گیاه ذرت از روی فسفر خاک استخراج شده توسط عصاره­گیرهای مختلف انجام یافت.  برای این منظور 25 نمونه مرکب خاک سطحی (cm30-0) از نقاط مختلف استان آذربایجان شرقی جمع آوری و در آن خاک­ها گیاه ذرت (سینگل کراس 704) در سه تکرار در گلخانه کشت شد. بعد از 60 روز گیاهان برداشت و وزن خشک بخش هوایی و غلظت فسفر ...

با توجه به نقش نسبت جذبی سدیم (sar) در مدیریت و پایداری خاک، برآورد این فراسنج در آبهای زیرزمینی استفاده شده در اراضی کشاورزی از اهمیت خاصی برخوردار است. هدف از این پژوهش، مقایسه ی عملکرد و کارایی دو شبیه وایازی خطی چند متغیره، و شبکه ی عصبی مصنوعی در شبیه سازی و براورد نسبت جذبی سدیم در آبهای زیرزمینی دشت بجستان می باشد. جهت انجام پیش بینی نسبت جذبی سدیم به عنوان متغیر وابسته، و فراسنج­های طول...

در این مقاله، با هدف دستیابی به پیش‎بینی‎های دقیق‎تر، سه نوع الگوی رگرسیون خطی، سری‎زمانی و شبکه عصبی مصنوعی طراحی و براورد شده است. در ابتدا ماهیت ساختاری سری‎زمانی مورد نظر از جهت خطی، غیرخطی و تصادفی بودن با استفاده از آزمون نمای لیاپانوف بررسی شده است. نتایج این آزمون، وجود آشوب ضعیفی را در سیستم نشان می‎دهد و بیانگر امکان استفاده از الگوسازی غیرخطی برای پیش‎بینی دقیق تر کوتاه مدت است. در م...

محققین در طی دو دهه اخیر شبکه های عصبی زیست شناختی را با مدلهای ریاضی مدل نموده اند. یک نرون معمولی در شبکه عصبی، عنصری ساده با تابع ورودی ˆخروجی دارای حد آستانه است که ورودیهای وزن دار از سایر نرونها را با هم جمع کرده و به صورت یک خروجی که حد آستانه ای بر آن اعمال می شود، در می آورد. این شبکه های مصنوعی، در سالیان اخیر به عنوان ابزاری قدرتمند جهت پردازش اطلاعات ، شناسائی الگو، حل مسائل بهینه س...

پس از وقوع یک زلزله ، تصمیم گیری سریع در مورد ایمنی ساختمان،امکان ادامه بهره برداری از یکساختمان و تعیین موقعیت و میزان خرابی مورد نظر،بسیار مهم و حیاتی می باشد. امروزه تکنیک جدیداستفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد کاربردگسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی سازه و زلزله پیدا کرده است. در این مقاله یک1/5 تحلیل دینامیکی غیرخطی شده g 0/1 تا g قاب خ...

همواره پیش‌بینی دقیق روند بازار سهام برای تصمیم‌گیری‌های مالی سرمایه‌گذاران مهم بوده است. استفاده از مجموعه‌ای از شاخص‌های تحلیل تکنیکی یکی از پرکاربردترین روش‌های پیش‌بینی‌های مالی است. تعیین پارامترهای مناسب این شاخص‌ها و همچنین ترکیب آن‌ها یکی از چالش‌های پژوهشگران است. از طرف دیگر، ماهیت غیرخطی و پویای تغییرات در روند بازار سهام موجب استفاده گسترده از روش‌های پیش‌بینی غیرخطی همچون شبکه عصبی...

برآورد صحیح رواناب حوضه نقش بسیار مهمی در مدیریت آن دارد. تا به حال محققین زیادی از مدل‌های یکپارچه، توزیعی و هم‌چنین از روش‌های هوشمند مصنوعی به‌منظور برآورد رواناب حوضه استفاده نمودند. در تحقیق حاضر برای برآورد آبدهی حوضه بار اریه با مساحتی معادل با 112 کیلومتر مربع و متوسط بارش سالانه 72/306 میلی‌متر از دو مدل توزیعی WetSpa و مدل هوشمند شبکه عصبی مصنوعی ANN استفاده گردید. به‌منظور اجرای مدل ...

در این مقاله استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ann) و برخی الگوهای متداول در زمینه پیش بینی نرخ ارز، مورد آزمون و تحلیل قرار گرفته بدین صورت که، عملکرد پنج الگوی رگرسیون خطی در مقایسه با شبکه های عصبی مصنوعی، برای پیش بینی نرخ ارز اسمی (ریال ایران به دلار ایالات متحده آمریکا) مورد بررسی قرار می گیرد. الگوهای رگرسیون خطی عبارتند از روش باکس- جنکینز (الگوی میانگین متحرک انباشته خود همبسته)، فر...