یکی از مهم ترین اتصالات در سازه های فولادی اتصالات کف ستون می باشند. هرچند که متاسفانه تا به امروز در مقیاس سایر اتصالات سازه های فولادی مطالعات اندکی بر روی رفتار دینامیکی آن ها صورت گرفته است. چالش اولیه مدل سازی این اتصالات پاسخ شدید غیر الاستیک، تغییرات مداوم سختی، مقاومت و شکل پذیری تحت بارهای شدید مانند زلزله می باشد. هدف از این تحقیق، مدل سازی ترکیبی برای توصیف رفتار هیسترزیس اتصال کف ست...

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...

پیش‌بینی مؤلفه‌های باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب می‌گردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی، در پیش‌بینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامتر‌های اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...

اکسیژن محلول در آب از موثرترین پارامترها در تعیین کیفیت آب رودخانه ها بوده و کنترل آن در رودخانه ها از مهم ترین عوامل توسعه منابع آب هر منطقه است. به همین دلیل در این پژوهش عملکرد مدلهای شبکه عصبی موجک، ماشین بردار پشتیبان و برنامه ریزی بیان ژن را جهت تخمین اکسیژن محلول در آب رودخانه کامبرلند واقع در ایالت تنسی مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور سری زمانی ماهانه شاخص DO رودخانه کامبرلند در طی...

برآورد دبی ­اوج به‌عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب  نقش اساسی در طراحی سازه‌­های آبی و اقدامات بیومکانیکی در حوزه­‌های آبخیز دارد، به‌طوری ‌که برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار­های اجرایی دارد. در این بررسی، سعی شده با استفاده از روش‌­های هوش مصنوعی (شبکه عصبی MLP، ترکیب شبکه عصبی MLP و شبکه SOFM، GRNN، ترکیب خوشه‌بندی FCM و ANFIS) دبی بیشینه رودخانه یلفان در محل ایستگا...

خشکسالی یک رویداد طبیعی است که می‌تواند خسارات قابل توجهی را به زندگی بشر وارد سازد. پیش‌بینی خشکسالی نقش موثری را در مدیریت منابع آب ایفا می‌کند. در این تحقیق به‌منظور پیش‌بینی خشکسالی سه مدل ترکیبی از انواع شبکه‌های عصبی و تبدیل موجک ارائه شده است و سپس با استفاده از این مدل‌ها، شاخص بارش استاندارد (SPI) برای 12 ماه آینده در ایستگاه سینوپتیک یزد پیش‌بینی گردیده است. شبکه‌های عصبی مصنوعی توانا...

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...