امروزه مدیریت زنجیر هی تأمین ب هدلیل جهان یشدن بازارهای کس بوکار، اهمیت بیشتری پیدا کردهاست. با افزایش پیچیدگی، سطح نبود اطمینان و ریسک موجود در زنجیره نیز افزایش م ییابد. از ای نرومدیریت ریسک زنجیر هی تأمین یکی از موضوعاتی است که مورد توجه سازما نها قرار گرفته است. یکیاز خطرهای موجود در زنجیر هی تأمین، ریس کهای وارده از ناحی هی تأمی نکنندگان است. تحقیق حاضربا ب هکارگیری شبک ههای عصبی مصنوعی ب ...

چکیده      تأخیر در تأمین نفت گاز، پیامدهای سیاسی، اجتماعی و اقتصادی وسیعی را به دنبال دارد؛ بنابراین پیش بینی دقیق تقاضای نفت گاز بسیار مهم است. استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی کاربرد زیادی دارد. طراحی مناسب پارامترهای (ساختار) شبکه موجب می شود دقت و عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی افزایش یابد. در بیشتر مطالعات از روش سعی و خطا برای تنظیم پارامترهای شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود ...

چکیده بی­شک اولین قدم برای مدیریت منابع آب پیش‌بینی و برآورد جریان رودخانه‌ها است. در این مطالعه به منظور پیش‌بینی سری زمانی جریان روزانه و ماهانه ایستگاه‌های کاکارضا و سراب صیدعلی، مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استتتاج فازی عصبی تطبیقی استفاده شده است. به منظور بهبود نتایج شبیه‌سازی از آنالیز موجک به عنوان مدل ترکیبی استفاده شد. برای این هدف، سری زمانی جریان و بارش به...

پدیده ی فرسایش و انتقال رسوب یکی از پیچیده ترین مسایل هیدرودینامیک (آب پویایی ) می باشد که در مطالعه ی طرحهای آبی از اهمیتی بسیار برخوردار است. با توجه به این که شبکه های عصبی مصنوعی از دو ویژگی اساسی یادگیری یا نگاشت پذیری بر اساس ارایه ی داده های تجربی (قدرت و توانایی تعمیم پذیری) و ساختارپذیری موازی برخوردارند، یکی از مهم ترین روش های هوش مصنوعی می باشند که در آن با الهام گیری از مغز انسان، ...

تعیین تخلخل مخزن، به عنوان یکی از مهم ترین پارامترهای پتروفیزیکی، نقش مهمی در صنایع بالادستی نفت ایفـا مـی نمایـد. یکـی ازروش های نوین مورد استفاده در مدلسازی و تخمین تخلخل، طراحی شبکه های عصبی مصنوعی است که برای پـیش بینـی پارامترهـایپتروفیزیکی به کار می رود. شبکه عصبی مصنوعی، روشی محاسبه ایست که برگرفته از علم زیست شناسی بوده و ابزاری قوی برای حلمشکلات فراروی صنعت نفت محسوب می گردد.در این مطا...

در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...

ویژگی­های هیدرولیکی خاک همچون هدایت هیدرولیکی اشباع و غیراشباع در مطالعات زیست محیطی نقش مهمی را ایفا می­نمایند.  از آنجائی­که اندازه­گیری مستقیم این قبیل ویژگی­های هیدرولیکی خاک امری وقت­گیر و هزینه­بر است روش­های غیرمستقیمی چون توابع انتقالی و شبکه­های عصبی مصنوعی بر مبنای پارامترهای سهل الوصول خاک توسعه یافته­اند.  در این خصوص در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی به­ منظور تخمین هدایت هیدرولیک...

در این مقاله با ارایه نمونه عملی فرآیند اسپری درایینگ، متدولوژی مدل‌سازی فرآیندها با استفاده سلسله مراتبی از تحلیل رگرسیونی و الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی، با هدف کنترل پیش‌بینانه کیفیت، برای نخستین‌بار تشریح و پیاده‌سازی شده است. استفاده ازANNs در این مقاله، به منظور معماری مدل عصبی فرآیند اسپری درایینگ با اتخاذ یک رویکرد عمومی و انتخاب الگوریتم پس انتشار خطا به کمک داده‌های مستقیم است. فرض تاثیر...

هدف اصلی این مقاله ارائه روشی به منظور شناسایی گروه های هدف در اجرای قانون هدفمندی یارانه ها با استفاده از رویکرد شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. مقادیر نمونه ای مربوط به هزینه مصرفی برق، گاز، تلفن و تلفن همراه به عنوان ورودی های شبکه عصبی (و مدل پروبیت به عنوان مدل معیار مقایسه) در نظر گرفته شده است. گروه های مورد بررسی در این مقاله به دو گروه مشمول و غیرمشمول دریافت یارانه تقسیم شده اند. شبکه ع...

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...