پیش‌بینی دقیق قیمت‌های محصولات کشاورزی وارداتی می­تواند ضمن کمک به برنامه­ریزی مطلوب در خصوص زمان مناسب واردات به صرفه جویی در منابع ارزی کشور نیز بیانجامد. از پر‌کاربرد‌‌ترین الگوهای پیش‌بینی سری زمانی طی سه دهه­ی اخیر، الگوهای خطی سری زمانی شامل آریما، گارچ و ای گارچ می‌باشند. مطالعات اخیر در زمینه­ی پیش‌بینی با شبکه عصبی مصنوعی نشان‌می‌دهد که شبکه­ی عصبی مصنوعی می‌تواند دقت پیش‌بینی الگوهای ...

چکید ه   سابقه و هدف   مدل رگرسیون کاکس، یکی از روش‏های رایج تحلیل داده‏های بقا می‏باشد که قبل از به ‏کارگیری آن لازم است فرض متناسب بودن خطرات برقرار باشد. اخیراً مدل‏های شبکه عصبی بدون نیاز به فرض خاص، جایگزینی مناسب در پیش‏بینی بقا می‏باشند. هدف از این مطالعه، مقایسه‏ توانایی مدل رگرسیون کاکس و شبکه عصبی مصنوعی در پیش‏بینی بقای بیماران لوسمی حاد بود.   مواد و روش ها   در یک مطالعه گذشته‏نگر، ...

تعیین مقدار اسید­های آمینه مواد خوراکی بعلت آنالیزهای شیمیایی و صرف زمان در آزمایشگاه گران و وقت گیر است. در روش­های آزمایشگاهی کنونی روش هضمی1 nirs به طور گسترده­ای برای این هدف استفاده می­شود. ولی این روش دارای محدودیت­های تکنیکی است. بنابراین یافتن روشی مناسب برای تخمین میزان اسید­های آمینه دارای اهمیت می­باشد. شبکه عصبی مصنوعی (ann) می­تواند انعکاس بهتر و دقیق­تری را از رابطه میان ترکیبات ت...

ترکیب آنسامبلی شبکه های عصبی مصنوعی نوعی از ماشین کمیته ای با ساختار موازی است که خروجی شبکه های منفرد را با هدف تلفیق اطلاعات حاصل از هریک از آنها و در نتیجه دست یابی به نتیجه بهتر ترکیب می کند. در این تحقیق از ترکیب آنسامبلی شبکه های عصبی مصنوعی منفرد به منظور برآورد تخلخل مؤثر سنگ مخزن گازی کنگان در میدان عظیم هیدروکربوری پارس جنوبی استفاده شده است. داده های چاه نگاری 4 چاه این میدان در بازه...

النینو از پدیده‌های مهم اقلیمی است که تأثیر زیادی بر متغیرهای اقلیمی نقاط مختلف کره زمین دارد. با توجه به نقش تبخیر در مطالعات منابع آب، بررسی تأثیر پدیده النینو بر این متغیر اقلیمی، از اهمیت شایانی برخوردار است. هدف از این پژوهش بررسی امکان برآورد تبخیر در ایستگاه همدید خرم آباد با استفاده از داده‌های النینو و با کمک مدل شبکه عصبی مصنوعی است. بدین منظور، داده‌های تبخیر ماهانه ایستگاه به مدت 29...

منابع آب زیرزمینی یکی از مهم­ترین منابع تأمین آب می­باشند، از این­رو مدل­سازی آن­ها بسیار حائز اهمیت می­باشد. ارزیابی و پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به پیش­بینی منابع آب زیرزمینی کمک می­کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (WNN) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پیش­بینی سطح آب زیرزمینی (GWL)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (RMSE) و ضر...

امروزه تعیین مقاومت بتن درجا مورد توجه می‌باشد. ضرورت انجام آزمایشات درجا را می‌توان در عامل‌های مختلفی چون تغییر یا توسعه سازه، بررسی کیفیت، ارزیابی مقاومت و عملکرد بتن جستجو نمود. در این پژوهش عملکرد مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، نروفازی تطبیقی و رگرسیون چندمتغیره با هدف سنجش مقاومت فشاری بتن با روش بارنقطه‌ای مورد مطالعه قرار می‌گیرد. همچنین رابطه‌ای محاسباتی بر اساس روش رگرسیون چند‌متغیره برای ...

مطالعة­ حاضر به­ دنبال مدل­­سازی رابطه گوردون با استفاده از روش شبکه عصبی پیش­خور برای تعدادی از شرکت­های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. در این مطالعه به بررسی مدل گوردون با رویکرد غیرخطی و مقایسه آن با مدل خطی رگرسیون پرداخته شده است. بررسی مدل غیرخطی گوردون با استفاده از شبکة عصبی تاکنون در مطالعات مورد توجه قرار نگرفته است. در این پژوهش از اطلاعات 247 شرکت و تعداد 1135 مشاهده (ش...

سیگنال‏های بزرگ‏مقیاس اقلیمی شامل کنش‏های جوّی‌ـ ‏اقیانوسی، از عوامل اصلی مؤثر بر نوسانات اقلیمی زمین هستند و شاخص‏های بسیار مهمی در پیش‏بینی متغیرهای اقلیمی محسوب می‏شوند. در این پژوهش، با به‏کارگیری مدل‏های شبکۀ عصبی مصنوعی، شبکۀ فازی‌ـ ‏عصبی و رگرسیون خطی چندگانه، بارش ماه آتی در ایستگاه سینوپتیک سمنان پیش‏بینی شد. بدین‌منظور، از سری زمانی ماهانۀ بارش ایستگاه سینوپتیک سمنان و سیگنال‏های بزرگ‏...

سابقه و هدف: یکی از روش‌های آماری تحلیل داده‌های بقا، مدل رگرسیونی کاکس است که نیازمند پذیره‌هایی مانند متناسب بودن مخاطرات است. در چند دهه اخیر به‌کارگیری مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی داده‌های بقا، افزایش یافته است. این مطالعه به منظور پیش‌بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان معده به کمک دو مدل رگرسیونی کاکس و شبکه عصبی مصنوعی انجام شده است. مواد و روش‌ها: طی سال‌های 1381 لغایت 1385، تعداد ...