تبخیر و تعرق یکی از مهمترین عوامل اتلاف آب می­باشد. تبخیر و تعرق یک پدیده پیچیده­ای است که به عوامل و داده­های زیادی بستگی دارد، بنابراین برآورد دقیق میزان تبخیر و تعرق، بسیار مشکل و پرهزینه می­باشد. هدف از این مطالعه برآورد تبخیر و تعرق با استفاده از الگوریتم توازن انرژی سطحی برای زمین (سبال) و همچنین ارزیابی عملکرد شبکه­های عصبی مصنوعی در برآورد تبخیر و تعرق   می­باشد. جهت محاسبه میزان سبال ت...

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...

در این پژوهش، مدلی که توسط شولز و همکاران ارائه شده مورد بررسی قرار گرفته است. این مدل در نرم افزار متلب شبیه‏ سازی شده و با برازش پاسخ آن، بر نتایج آزمایشگاهی، بهینه ‏سازی شده است. در ادامه پاسخ مدل در تزریق mgr300داروی ایمنی‏ درمانی به بدن فردسالم (بدون انجام شیمی درمانی) استخراج شده که در مقایسه با نتایج آزمایشگاهی موجود، صحت و دقت این مدل بهینه شده را نمایش می‏د‏هد. در انتها زمان و میزان تز...

معمولاً برای افزایش کیفیت قطعات پیشنهاد می شود خواص فیزیکی آنها، همچون استحکام کششی، چقرمگی، سختی و جز این ها، در حین فرایند تولید یا پس از آن ارزیابی شود. این در حالی است که اندازه گیری های مخرب در غالب موارد پرهزینه اند؛ بنابراین استفاده از روش های غیرمخرب برای ارزیابی خواص فیزیکی مواد، خصوصاً در خطوط تولید، امری منطقی به نظر می رسد. سختی مواد از جمله پارامترهایی است که به کمک آن می توان ریزساخ...

پارامترهای هیدروژئولوژیکی از جمله قابلیت انتقال یکی از مهمترین پارامترهای ورودی در مدل‌سازی آبهای زیرزمینی است که عموماً تعیین آن برای نقاط مختلف آبخوان با هزینه‌های فراوانی انجام می‌گیرد. آبخوان دشت تسوج یکی از آبخوانهای حاشیه دریاچه ارومیه می‌باشد که در دهه اخیر با افت سطح آب زیرزمینی مواجه شده و نیازمند مدیریت کمی و کیفی است. بنابراین، در این تحقیق به عنوان مرحله اول، از مدل‌های منطق فازی، شب...

در دهه ‏های اخیر شبکه ‏های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش ‏بینی پدیده‏ های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده ‏اند. اگرچه استفاده از شبکه ­های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ­ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش­ بینی این مدل­ ها، به میزان زیادی تحت­ تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...

گسترش سریع استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی ( ANN) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل‌هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در شهر تهران می‌باشد. در این تحقیق ا...

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...

مهمترین مسئله مطرح برای سرمایه گذاران به خصوص در آغاز فعالیت اقتصادی، مسئله نحوه تخصیص سرمایه به یک یا چند گزینه مختلف سرمایه گذاری است تا ضمن داشتن حداکثر بازده، حداقل ریسک را متحمل شوند. این موضوع در ادبیات اقتصادی به عنوان مسئله انتخاب پرتفولیو مطرح است. این مقاله بر آن است که به ارائه روشی کارا به منظور پشتیبانی از فرد تصمیم گیرنده در انتخاب پرتفولیو مناسب جهت سرمایه گذاری بپردازد. در این م...