آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می‌‌‌شود. این روش با تعیین رابطه‌‌ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می‌‌کند، اما محدودیت‌‌هایی مانند نرمال‌بودن متغیر وابسته و همگن‌بودن واریانس خطاها نیز دارد. در ‌‌این پژوهش سعی شده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN)، به‌عنوان یکی از زیر‌مجموعه‌‌های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (AI)، به‌‌منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین‌منظور،...

روش­های متعددی هم­چون مدل سری­های زمانی، شبکه­های عصبی مصنوعی، منطق فازی، نرو فازی و برنامه­ریزی ژنتیک برای پیش­بینی جریان رودخانه به کار می­رود. در تحقیق حاضر از روش نوین برنامه­ریزی ژنتیک جهت پیش­بینی جریان روزانه رودخانه لیقوان در حوضه آبریز دریاچه ارومیه در دوره آماری 1376 تا 1380 استفاده شد.  هم­چنین نقش حافظه در کاهش یا افزایش دقت پیش بینی مورد بررسی قرار گرفت. جهت مدل­سازی جریان رودخانه ...

نبود منابع آب سطحی دائمی در بسیاری از نقاط کشور باعث اضافه برداشت آب از منابع محدود زیرزمینی شده است. در دشت دوزدوزان که در حوضه آبریز دریاچه ارومیه قرار دارد، به­دلیل عدم جریان سطحی دائمی برداشت بی­رویه از منابع آب زیرزمینی باعث ایجاد متوسط افت 76 سانتی­متر در سال شده است. هدف از این تحقیق پیش­بینی سطح آب زیرزمینی در این دشت با استفاده از روش­های هوش مصنوعی و زمین آمار می­باشد. در ابتدا با است...

پیش‌بینی صحیح تغییرات تراز سطح آب مخازن به عنوان یکی از مسائل مهم جهت مدیریت، طراحی، بهره‌برداری از سدها و تأمین نیازهای آبی مطرح می‌باشد. در این مطالعه بر پایه پنج مدل نرم رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)، سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی (ANFIS)، شبکه عصبی (ANN)، شبکه عصبی شعاعی (RBFNN) و شبکه عصبی مبتنی بر رگرسیون عمومی (GRNN) و استفاده تلفیقی از نتایج آن‌ها به عنوان ورودی به یکی از این پنج مدل، سا...

در این تحقیق، واکنش کافئیک اسید و 2- فنیل اتانول در حضور لیپاز تثبیت شده از مخمر آنتارکتیکا (نووزیم 435) به منظور تولید کافئیک اسید فن اتیل استر در سیستم ایزواکتان با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و ژنتیک الگوریتم مدل سازی و بهینه گردید. بدین منظور ازیک طرح مرکب مرکزی چرخش پذیر با 4 متغیر و 5 سطح جهت مدل کردن واکنش آنزیمی به کمک شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. متغیرهای مستقل شامل دما، زمان، ...

ظرفیت تبادل کاتیونی (CEC) یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های خاک در ارتباط با نگهداری مواد غذایی، آب در خاک و همچنین مدیریت آلودگی خاک می‌باشد. اندازه‌گیری CEC کاری دشوار و وقت‌گیر است، بنابراین تخمین آن از طریق خصوصیات زود یافت خاک مطلوب می‌باشد. در این پژوهش با کمک مدل‌های هوشمند و با استفاده از خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک مانند توزیع اندازه ذرات، کربن آلی، میزان رس، شن، فسفر، نیتروژن، pH  و EC به پی...

پیش‌بینی میزان مصرف آب شرب شهری یکی از دغدغه‌های نوین جوامع شهری معاصر بوده است. در این راستا، تحقیقات زیادی در زمینه مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف انجام شده است. با معرفی شبکه عصبی مصنوعی، بحث پیرامون نحوه بهینه‌سازی آن‌ها با استفاده از روش‌های مختلف، بخصوص تبدیلات موجک داغ شد. در اغلب پژوهش‌ها اثر استفاده از تبدیلات موجک بر روی عملکرد و دقت مدل‌های عصبی مورد توجه قرار گرفت، اما تاثیر استفاده از...

اندازه­گیری مستقیم ویژگی‌های هیدرولیکی خاک وقت­گیر و پر هزینه است اما می‌توان این ویژگی‌هارا با بهره­گیری از داده­ های زودیاف مثل بافت خاک، جرم مخصوص ظاهری و با استفاده از روش‌هایی چون توابع انتقالی و سیستم استنتاج فازی- عصبی نیز به دست آورد. در این تحقیق برای برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع خاک، ازمدلشبکۀ عصبی مصنوعی و سیستم­استنتاجفازی-عصبیاستفاده شد. ورودی­های مدل، شامل درصد رس، سیلت و شن بود. ...

چکیده زمینه و هدف: رگرسیون لجستیک یک مدل عمومی برای بررسی رابطه بین متغیرهای مستقل و پاسخ‌های دوحالتی است. یکی از مدل‌های انعطاف‌پذیر که به طور جایگزین می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد، مدل شبکه عصبی مصنوعی است. این مطالعه با هدف مقایسه‌ی قدرت پیش‌بینی پاسخ‌های دوحالتی داده‌های پزشکی، با مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک انجام شد. مواد و روش کار: برای انجام این پژوهش، از داده‌های 639 بیمار م...

پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی، برای برنامه­ریزی مناسب­تر به­ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک امری ضروری است. در این تحقیق برای پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در دشت مروست از مدل­های سری زمانی و شبکه عصبی استفاده شد. برای مدل­سازی، اطلاعات سطح آب زیرزمینی در طی سال­های 88-1366 استفاده و مدل­های مختلف سری زمانی تلفیقی و شبکه عصبی مصنوعی بر داده­ها برازش داده شد. کارآیی و دقت مدل­های آریما در پیش...