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...

در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...

پارامترهای ژئومکانیکی و پتروفیزیکی مخزن همانند سرعت موج برشی، تخلخل و تراوایی از جمله پارامترهای مهمی هستند که در شبیه‌سازی مخازن هیدروکربوری و استراتژی‌های اکتشافی نقش موثری ایفا می کنند. اخیراً روش‌های هوش مصنوعی به‌منظور پیش‌بینی این پارامترها با استفاده از داده‌های چاه پیمایی به‌کاربرده شده‌اند. بااین‌حال پیش‌بینی ویژگی‌های مخازن ناهمگن همواره با دشوارهای بسیاری همراه است و به‌سختی پاسخ مناس...

در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می‌شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...

از ویژگی های ابتدایی شبکه های حسگری دیداری، محدود بودن منابع و پهنای باند است. لذا ارائه یک تصویر قابل فهم برای انسان یا ماشین باعث مطرح شدن مسئله ادغام تصاویر شده است. هدف ادغام تصاویر، تولید یک تصویر واحد است که نسبت به هر کدام از تصاویر منبع، دارای توصیف دقیق تری از صحنه باشد. از طرفی ادغام تصاویر در این شبکه ها با چالش هایی همچون نویز و تثبیت نامناسب تصاویر منبع مواجه است که باعث افزایش پیچ...

ویژگی­های هیدرولیکی خاک همچون هدایت هیدرولیکی اشباع و غیراشباع در مطالعات زیست محیطی نقش مهمی را ایفا می­نمایند.  از آنجائی­که اندازه­گیری مستقیم این قبیل ویژگی­های هیدرولیکی خاک امری وقت­گیر و هزینه­بر است روش­های غیرمستقیمی چون توابع انتقالی و شبکه­های عصبی مصنوعی بر مبنای پارامترهای سهل الوصول خاک توسعه یافته­اند.  در این خصوص در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی به­ منظور تخمین هدایت هیدرولیک...

    مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ می‌دهد. روش­های هوش مصنوعی می­توانند کارایی بالایی جهت شبیه­سازی جریان رودخانه در مقیاس­های مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیه‌سازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیه‌سازی داده­های دبی جریان ماهانه در این ای...

یکی از روش های پیش بینی سیل در رودخانه ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی(eann) که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد، کاربرد گسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...

 پیش‌بینی فراورده‌های (هیدروژن و کربن مونوکسید) تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما در فشار جوی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی شبیه‌سازی شد. داده‌های تجربی موردنیاز برای مدل‌سازی شبکه عصبی مصنوعی از یک واکنشگاه پلاسمایی تخلیه کرونا جمع‌آوری شد. اثر عامل‌های فرایندی (توان تخلیه پلاسما، دبی خوراک ورودی) بر کارایی تبدیل متان و گزینش‌پذیری نسبت به فراورده‌های مورد بررسی قرار گرفتند. شبکه پیش‌خور با الگوری...

سابقه و هدف: پیش‌بینی دقیق تولید شیر یکی از ملزومات مدیریت دامپروری و مدل‌سازی درآمد دامداران در تجزیه و تحلیل های هزینه-فایده می‌باشد. بطوری که پیش‌بینی دقیق رکوردهای آینده می‌تواند طول دوره رکوردبرداری را کاهش دهد. برآوردهای زودهنگام ارزش اصلاحی گاوهای نر با استفاده از رکوردهای بخشی از دوره شیردهی می‌تواند باعث کاهش فاصله نسل و بیشتر شدن شدت انتخاب و پیشرفت ژنتیکی گردد. مدل خطی یکی از روشهای ...