گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...

در دهه های اخیر به دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش بینی رواناب از روی داده های بارش به مسئله ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق سعی گردید کارایی شبکه عصبی م...

در این مطالعه به منظور مدل سازی شدت جریان فاضلاب در مراکز دفن زباله از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس داده های هواشناسی و مشخصات فاضلاب مرکز دفن، شدت جریان فاضلاب را پیش بینی کند. داده های ورودی شبکه عصبی شامل پارامترهایی نظیر ph، دما، هدایت الکتریکی فاضلاب مرکز دفن و داده های هواشناسی بود. برای ارزیابی و تشریح مدل، مرکز دفن زباله بیروت به صورت موردی بررسی ش...

به دلیل نواقص موجود در روش های پیشین محاسبه بزرگای زلزله، شبکه عصبی به عنوان یک روش جدید برای این منظور آزمایش می گردد. در این مقاله نوعی شبکه عصبی با نام پرسپترون چندلایه برای پیش بینی بزرگای گشتاوری زلزله مورد استفاده قرار گرفته است. شبکه عصبی پرسپترون شامل سه لایه اصلی با نام های لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی است. ورودی های این شبکه شش متغیر مربوط به مکان و زمان وقوع زلزله و همچنین مشخ...

در این مقاله رفتار خاکهای رسی تحت آزمایش سه محوری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی1 مورد مطالعه قرار گرفته است. در این راستا مدلهایی تهیه شد تا رفتار تنش – کرنش رسها را در شرایط زهکشی نشده پیش بینی کند. مزیت مدلهای تهیه شده در این است که پارامترهای ساده ای نظیر مشخصات فیزیکی خاک همچون حدود اتربرگ، رطوبت خاک، درصد ریزدانه و غیره برای مدل کردن رفتار تنش کرنش خاکهای رسی در آزمایش سه محوری به کار...

چکیده: منحنی شکنندگی فروریزش نشان دهنده احتمال فراتر رفتن حالت حدی فروریزش در سازه هایی که تحت اثر رکوردهای زمین لرزه قرار میگیرند، است. منابع عدم قطعیت دانش اثرات قابل توجهی بر منحنی شکنندگی فروریزش دارند. در این مقاله، اثرات عدم قطعیتهای دانش ناشی از تغییرات موجود در پارامترهای مدل ممان چرخش اصلاح شده ایبارا-کراوینکلر در سازه های فولادی با استفاده از روش شبیه سازی مونت کارلو بر اساس شبکه های ...

در این تحقیق، نحوه عملکرد شبکه های عصبی موجکی با شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی درصد شکستگی دانه های جو در کمباین مقایسه شد. شبکه های مزبور به صورت تابعی از درجه حرارت هوا، سرعت کوبنده، سرعت پیشروی کمباین، فاصله کوبنده و ضدکوبنده در جلو و عقب واحد کوبنده و درصد رطوبت جو آموزش داده شد. شبکه عصبی موجکی (rasp1) با دقت 2/90 درصد در پیش بینی شکستگی دانه جو به عنوان یک جایگزین مناسب برای شبکه های ع...

هدف اصلی این مطالعه پیش بینی میزان مصرف انرژی الکتریکی در بخش کشاورزی است. برای این منظور از روش های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(arima) و شبکه ی عصبی مصنوعی استفاده شد. به منظور انجام بررسی، از داده های سالانه ی دوره ی 1346 تا 1383 برای برآورد و آموزش مدل ها و از داده های دوره ی 1384 تا 1387 به منظور بررسی قدرت پیش بینی مدل های مختلف استفاده شد. در این مطالعه معیارهای ارزیابی مختلفی ...

در این پژوهش از، کنترل خسارت سازه ها در برابر زلزله به صورت نیمه فعال با استفاده از میراگر مایع قابل کنترل مغناطیسی دنبال شده است. هدف از طراحی این سیستم کنترل کاهش شاخص خسارت پارک و انگ در سازه می باشد. در این سیستم کنترل از یک شبکه عصبی پیش خور چند لایه استفاده شده است. ورودی های شبکه عصبی، جابجایی نسبی طبقات همراه با دو گام پیشین آنها و نیروی کنترل طبقات در گام قبل و خروجی ولتاژ میراگر های ه...

این مطالعه به منظور پیش‌بینی تغییرات تراکم جمعیت تراکم کفشدوزک هفت نقطه­ای در مزرعه یونجه، با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی انجام شد. داده‌های مربوط به تراکم جمعیت این حشره در مزرعه‌ای به مساحت 4 هکتار در منطقة باجگاه شیراز در سال‌ 1392-1393 ثبت شد. در این مدل‌ها از متغیرهای طول و عرض جغرافیایی به عنوان متغیرهای ورودی و تغییرات جمعیت حشره کامل کفشدوزک هفت نقطه­ای به عنوان متغیر خروجی استفاده شد. ...