تبخیر- تعرق یکی از مهم ترین اجزای چرخه هیدرولوژی است که مدلسازی آن در مدیریت منابع آب نقش مهمی دارد. در تحقیق حاضر امکان بهبود دقت برآورد تبخیر- تعرق روش هارگریوز به کمک ضریب اصلاحیK با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل درخت تصمیم M5 مورد بررسی قرار گرفت. این ضریب برابر با نسبت تبخیر- تعرق مدل پنمن مونتیث فائو به روش هارگریوز می باشد. داده های مورد استفاده این تحقیق عبارت از دمای حداکثر و ح...

بارش مهمترین سنجه­ی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیش­بینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانه­ی ایستگاه همدید اصفهان در بازه­ی آماری (1951-2009) به مدت 59 سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش­بینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، 70 درصد داده­ها جهت آموزش شبکه و 30 درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لای...

ظرفیت مالیاتی، ظرفیت اقتصادی یک کشور برای تحمل فشار انواع مالیات ها است به عبارت دیگر، میزانی است که مردم می توانند مالیات بپردازند. تعیین ظرفیت مالیاتی کار دشواری است. بررسی چگونگی افزایش درآمد مالیاتی به عنوان بخشی از درآمدهای دولت از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در این راستا، یک برآورد دقیق از ظرفیت مالیاتی و شناخت منابع موجود آن، ضروری به نظر می رسد. مناسب ترین معیار برای محاسبه و برآورد این...

یکی از پیشرفته ترین مدلهای پیش بینی کننده ورشکستگی٬ مدل «شبکه عصبی مصنوعی» است. مطابق نتایج تحقیق ساختار اصلی پرسپترون سه و چهار لایه برای پیش بینی ورشکستگی شرکتها به مدلهایی شبیه یکدیگر منتهی می شود که در این میان شبکه سه لایه از قدرت پیش بینی بیشتری نسبت به شبکه چهار لایه برخوردار است.این تحقیق نشان می دهد که «به کارگیری مدلهای مبتنی بر شبکه عصبی توانایی مدیریتهای مالی را برای مقابله با نوسان...

این تحقیق به منظور بررسی عملکرد سه مدل شبکه عصبی رگرسیون عمومی، تابع پایه شعاعی وشبکه عصبی پرسپترون سه لایه دربرآورد اپانرژی قابل سوخت وساز ظاهری 15 واریته گندم و ذرت بااستفاده از ترکیب مواد مغذی موجود در آنان انجام گردید. متغیرهای ورودی شامل میزان انرژی خام، پروتئین خام، چربی خام، فیبر خام، فسفر، خاکستر وهمچنین الگوی اسیدهای آمینه ضروری (متیونین، سیستئین، متیونین+ سیستئین، لوسین، ایزولوسین، فن...

دراین مطالعه به منظور بررسی عوامل مؤثر بر ضایعات نان و تعیین روابط کوتاه‌مدت، بلندمدت و ضریب تصحیح خطا بین ضایعات نان و متغیرهای مستقل مؤثر برآن طی سال‌های 1385-1357 و پیش‌بینی ضایعات نان از الگوی سری زمانی چند متغیره ARDL استفاده شده است. بر اساس الگوی ARDL ضایعات نان در بلندمدت تابعی مستقیم از تولید ناخالص ملی و رشد شهرنشینی می‌باشد و قیمت نان و ضریب جینی بر ضایعات نان اثر معکوس دارند. در کوت...

در سال های اخیر سیستم های هوشمند به طور فزاینده ای مورد توجه واقع شده است که شبکه های عصبی مصنوعی از این مجموعه می باشند. این شبکه ها با پردازش داده های تجربی، قانون نهفته در ورای این اطلاعات را استنتاج می کنند. مدل های شبکه عصبی مصنوعی در مورد فرایندهایی که تعریف دقیق و درک خاصی از آنها وجود ندارد، بسیار موثر عمل می کنند. در این مورد، این امر به اثبات رسیده است که شبکه های عصبی مصنوعی قادر می ...

این تحقیق به منظور بررسی عملکرد سه مدل شبکه عصبی رگرسیون عمومی، تابع پایه شعاعی وشبکه عصبی پرسپترون سه لایه دربرآورد اپانرژی قابل سوخت وساز ظاهری 15 واریته گندم و ذرت بااستفاده از ترکیب مواد مغذی موجود در آنان انجام گردید. متغیرهای ورودی شامل میزان انرژی خام، پروتئین خام، چربی خام، فیبر خام، فسفر، خاکستر وهمچنین الگوی اسیدهای آمینه ضروری (متیونین، سیستئین، متیونین+ سیستئین، لوسین، ایزولوسین، فن...

درصد مصالح سنگی شکسته یکی از مهم ترین عوامل مؤثّر در مقاومت فشاری آسفالت و عملکرد آن است. تأثیر آن در مقاومت مارشال آسفالت به کمک آزمایش مارشال قابل ارزیابی است و به نظر می رسد که تاکنون مدل سازی ریاضی خاصی برای آن انجام نشده است. در این تحقیق تأثیر درصد مصالح سنگی شکسته در مقاومت فشاری بتن آسفالتی توسط شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه پیشرو و الگوریتم آموزش انتشار به عقب، با تکنیک بهینه س...

مراتع به دلایل متعدد از جمله تولید علوفه، دامداری، ارزش تفرجگاهی و حفاظت آب و خاک مهم می باشند. از طرفی، برای حفاظت و مدیریت بهینه از این منابع طبیعی، مطالعات در مورد آنها ضروری است. از آنجا که مطالعات میدانی هزینه بر و زمان بر می باشد، استفاده از مدل ها در کنار مطالعات صحرایی، برای  برآورد ویژگیهای پوشش گیاهی متداول شده است. در تحقیق حاضر شبکه عصبی مصنوعی و مدلسازی آماری، جهت شبیه سازی درصد تا...