در این تحقیق به مقایسه کارایی دو روش پیش‌بینی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و روش سنتی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته (ARIMA) در پیش‌بینی قیمت سهام در بازار سهام ایران پرداخته شده است. بدین منظور 2 شرکت دارویی البرز‌دارو و جام‌دارو انتخاب شده و مدل ARIMA و مدل شبکه عصبی مصنوعی برای هر دو شرکت تخمین زده شد. به منظور تخمین مدل شبکه عصبی مصنوعی، متغیر قیمت سهام به عنوان متغیر وابسته و متغیر‌های حجم معا...

سابقه و هدف: شوری خاک عامل مهم در کاهش عملکرد مزارع نیشکر واقع در جنوب غربی ایران می باشد. بنابراین مطالعه و پایش این عامل در زمین های تحت کشت نیشکر، امری لازم و ضروری می باشد. اما با توجه به وسعت زیاد مناطق زیر کشت نیشکر و تعدد زیاد مزرعه ها، مطالعه و پایش این عوامل در هر مزرعه بسیار وقت گیر و پرهزینه است. استفاده از مدل های کامپیوتری با توجه به سرعت بالا و هزینه کم، به عنوان گزینه ای مناسب جه...

هدف اصلی در این مقاله استفاده از روش تجزیه و تحلیل مؤلف ههای اصلی برای شناسایی متغیرهای تأثیرگذار در فرآیند مدل سازی تصادفات در آزادراههای برون شهری است. با توجه به توانایی مدل شبکه های عصبی در پیش بینی تصادفات رانندگی، مدل تعداد تصادفات آزادراههای برون شهری کشور با استفاده از مدلهای شبکه های عصبی توسعه داده شده و متغیرهای مربوط به جریان ترافیک، سهمیه بندی بنزین و متغیرهای محیطی نیز به عنوان مت...

این مقاله معرفی  رویکرد جدید برای عیب یابی خطوط لوله انتقال گاز با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی به کمک امواج مکانیکی است که این روش بسیار ارزان تر و آسان تر از روش اولتراسوند است. که در حال حاضر مشغول به کارمی باشد. این خطوط معمولا در شرایط محیطی سخت و دور از دسترس و در مسافت های طولانی قرار دارند و استفاده از سیستم های که بصورت آنی و دقیق بتوانند عیب ها و نشتی های این لوله را گزارش دهند حیاتی  ...

شبکه های عصبی مصنوعی سیستمهای پردازش اطلاعات هستند. در سالهای اخیر این الگوریتمها مورد توجه محققان بسیاری برای مدلسازی فرایندهای مختلف و همچنین حل مسائل گوناگون قرار گرفته اند.در این تحقیق یک مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی خصوصیات کششی نخهای مغزی دار با رویه پنبه و مغزی نایلون ارائه می شود. بدین منظوراز شبکه های چند لایه پیشرونده با الگوریتم آموزشی انتشار به عقب برای بررسی رابطه و ایجاد یک ...

ماهیت متغیرهای کمی و کیفی آب‌های زیرزمینی به دلیل تأثیر مستقیم در زندگی انسان، همواره یکی از موضوعات مطرح در تحقیقات علمی و دانشگاهی بوده است. هزینه‌بر بودن و عدم امکان مطالعه دقیق این منابع، لزوم استفاده از روش جدیدی را برای برآورد چنین متغیرهایی به طور کامل آشکار می­کند. در این میان روش‌<stro...

در این مقاله استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ann) و برخی الگوهای متداول در زمینه پیش بینی نرخ ارز، مورد آزمون و تحلیل قرار گرفته بدین صورت که، عملکرد پنج الگوی رگرسیون خطی در مقایسه با شبکه های عصبی مصنوعی، برای پیش بینی نرخ ارز اسمی (ریال ایران به دلار ایالات متحده آمریکا) مورد بررسی قرار می گیرد. الگوهای رگرسیون خطی عبارتند از روش باکس- جنکینز (الگوی میانگین متحرک انباشته خود همبسته)، فر...

در این تحقیق مقایسه­ای بین شبکه عصبی مصنوعی (ann) و مدل­های رگرسیونی خطی در تخمین وزن خشک و جذب فسفر گیاه ذرت از روی فسفر خاک استخراج شده توسط عصاره­گیرهای مختلف انجام یافت.  برای این منظور 25 نمونه مرکب خاک سطحی (cm30-0) از نقاط مختلف استان آذربایجان شرقی جمع آوری و در آن خاک­ها گیاه ذرت (سینگل کراس 704) در سه تکرار در گلخانه کشت شد. بعد از 60 روز گیاهان برداشت و وزن خشک بخش هوایی و غلظت فسفر ...

در این مقاله روش شبکه عصبی هاپفیلد برای تفسیر هوشمند داده های گرانی استفاده شده است. یک شبکه عصبی هاپفیلد برای تخمین عمق چشمه گرانی طراحی شده است. این شبکه طراحی شده برای داده های مصنوعی و واقعی آزمایش شده اند. در مورد داده های واقعی این شبکه برای تخمین عمق یک تونل قنات واقع در موسسه ژئوفیزیک به کار برده شده و نتایج حاصله به مقادیر واقعی عمق بسیار نزدیک است.

در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق در سدهای مخزنی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی می باشد. بررسیها توسط برنامه  MATLAB انجام شده است و ورودی ها شامل دبی رودخانه سفید رود و خروجی، غلظت رسوب در گام زمانی بوده است.ورودی و خروجی رسوب دارای روند مثبت بوده و 80 درصد داده ها جهت آموزش و 20 درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. از تعداد 229 داده موجود ...