نتایج جستجو برای: مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی

تعداد نتایج: 152393  

امیدوار, کمال , اژدرپور, مهران ,

یکی از روشهایی که در زمینه های مختلف علمی استفاده شده و می تواند فرایند پیچیده بارش – رواناب را شبیه سازی کند، استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی است. هدف این تحقیق بررسی کارآمدی شبکه های عصبی مصنوعی در شبیه سازی فرایند بارش- رواناب و مقایسه نتایج آنها با مدل HEC – HMS در حوضه آبریز رودخانه اعظم هرات در استان یزد است. داده های مورد استفاده در این تحقیق شامل بارندگی روزانه به همراه دبی روزانه و ...

مهدی ر پنام زرفام

پس از وقوع یک زلزله ، تصمیم گیری سریع در مورد ایمنی ساختمان،امکان ادامه بهره برداری از یکساختمان و تعیین موقعیت و میزان خرابی مورد نظر،بسیار مهم و حیاتی می باشد. امروزه تکنیک جدیداستفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد کاربردگسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی سازه و زلزله پیدا کرده است. در این مقاله یک1/5 تحلیل دینامیکی غیرخطی شده g 0/1 تا g قاب خ...

پیش‌بینی بازارهای مالی یکی از سرفصل‌های مهم در حوزه مالی و مطالعات پژوهشی است. اهمیت پیش‌بینی از یک سو و پیچیدگی آن از سوی دیگر باعث شده است که تحقیقات زیادی در این زمینه انجام شود. در این پژوهش از یک روش ترکیبی شامل تبدیل موجک، مدل ARMA-EGARCH و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش­بینی یک دوره­ای قیمت سهام در بازارهای ایران و آمریکا استفاده شده است. ابتدا به کمک تبدیل موجک سری زمانی را به چند سری جزئی و...

سابقه و هدف: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی‌های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل‌سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه‌های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش‌خور ...

ژورنال: :جنگل ایران 0
ساسان وفایی دانشگاه لرستان مهدی پورهاشمی موسسه تحقیقات جنگل ها و مراتع مهتاب پیر باوقار دانشگاه کردستان اقبال جعفری دانشگاه گرگان

مطالعه و مدل سازی ویژگی های کمی جنگل به منظور هدایت اکوسیستم به سوی اهداف ایده آل و اجرای اقدامات حفاظتی و احیایی از اقدامات مهم به شمار می آید. در پژوهش پیش رو برآورد مشخصه های تعداد در هکتار درختان و تاج پوشش جنگل که معرف تراکم در اکوسیستم طبیعی جنگل می باشند، با استفاده از مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل شبکه عصبی مصنوعی، به کمک داده های توپوگرافی، خاکشناسی، اقلیمی و استفاده از داده های سنجش ا...

محمد شعبانی

برآورد دبی اوج سیلاب در حوزه‌­های آبخیز یکی از مهم‌ترین مسائلی است که هیدرولوژیست­‌ها و کارشناسان بخش آب را به‌خود مشغول کرده است. یکی از روش‌های نوین در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه‌ها و همچنین، برآورد دبی اوج لحظه­‌ای، استفاده از شبکه­‌های عصبی مصنوعی می‌باشد که با الگوبرداری از شبکه مغز انسان ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده‌ها را کشف و برای موقعیت‌های دیگر تعمیم می‌دهد. هدف از ا...

  آگاهی از میزان تقاضای انرژی برق در هر دوره، به منظور برنامه ریزی دقیق، برای اعمال سیاست گذاری های لازم، امری ضروری است. از این رو پیش بینی تقاضای آن برای بخش های مختلف اقتصادی حائز اهمیت است. امروزه از بین روش های پیش بینی، شبکه های عصبی مصنوعی، در زمینه تجزیه و تحلیل و مدل سازی روابط غیرخطی یکی از ابزار قدرتمند به حساب می آید که استفاده از آن در سال های اخیر در اقتصاد کلان گسترش یافته است...

ژورنال: تحقیقات بتن 2017

روش‌های مختلفی جهت اندازه‌گیری کارایی بتن وجود دارد که یکی از متداول‌ترین و معمول‌ترین روش‌ها، آزمایش اسلامپ است. جهت دست‌یابی به مخلوط‌های بتنی با اسلامپ مورد نظر، باید مخلوط‌های مختلف بتنی ساخته شود و آزمایش اسلامپ بر روی آن‌ها صورت گیرد. جهت صرفه‌جویی در زمان، هزینه و مصالح بهتر است از روش‌های هوشمندی جهت پیش‌بینی اسلامپ بتن بر اساس نتایج مربوط به تعداد معینی از مخلوط‌های بتنی استفاده شود. د...

ژورنال: :مهندسی عمران شریف 0
محمد امامی دانشکده ی فنی و مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس سید شهاب الدین یثربی دانشکده ی فنی و مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس

آزمایش پرسیومتری(فشارسنجی)، یکی از مهم ترین آزمایش های برجای مهندسی ژئوتکنیک است. این آزمایش قادر به تخمین بسیار مناسبی از پارامترهای تغییر شکلی خاک است. در این تحقیق از سه نوع شبکه ی عصبی مصنوعی(a n n) به منظور مدل سازی آزمایش پرسیومتری(فشارسنجی) استفاده شده است. برای این منظور ابتدا از پرسپترون چندلایه ــ یکی از پرکاربردترین شبکه های عصبی ــ استفاده شد و در ادامه، با استفاده از شبکه ی نوروفاز...

پیش­بینی فرسایش­پذیری بادی از طریق ویژگی­های خاک به عنوان گامی اساسی در مدل­سازی فرسایش بادی محسوب می‌شود. این پژوهش با هدف مقایسه کارایی چهار روش مختلف شامل رگرسیون خطی چندمتغیره، شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی مصنوعی هیبریدشده با الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی هیبریدشده با الگوریتم بهینه‌سازی وال در مدل‌سازی فرسایش‌پذیری بادی در بخشی از اراضی پیرامون شرقی دریاچه ارومیه انجام شد. برای این منظور، 96 ن...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید