امروزه روش های کمی، به یکی از مهم ترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاری های کلان در بازار ها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی از مهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است؛ شبکه های عصبی مصنوعی، برنامه های کامپیوتری منعطفی هستند که در سطح گسترده ای برای پیش بینی با درجه بالایی از دقت به کار برده می شوند. در این مقاله با استفاده از ترکیب منطق فازی و شبکه عصبی پس از انتشار مدلی ب...

در کشاورزی امروزی، نقش گلخانه به عنوان ابزاری برای افزایش کمیت و کیفیت محصول، دارای اهمیت فراوان می­باشد. شرایط داخلی گلخانه به برخی  عوامل بیرونی وابسته است که به­طور معمول پیش­بینی دقیق آن­ها به سادگی امکان پذیر نیست. هدف از اجرای این تحقیق، تخمین دمای هوای داخل گلخانه در حالت­های بدون تهویه و با استفاده از سامانه­ی سرماش تبخیری با روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیونی است. از برخی عوامل مانند ...

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...

کسب اطلاعات لازم در خصوص نیترات در منابع آب زیرزمینی مستلزم اندازه‌گیری‌های دقیق دوره‌ای است که با وجود اندازه‌گیری آن در برخی مناطق، به‌علت حساسیت‌های اجتماعی و سلامتی جامعه گزارش نمی‌شود. بنابراین مدل‌سازی آن به علت اطلاع از وضعیت کیفی آب هر منطقه ضروری به‌نظر می‌رسد. هدف این مطالعه استفاده از روش شبکة عصبی مصنوعی در برآورد نیترات و مقایسة آن با مقادیر اندازه‌گیری شده و بررسی تأثیرپذیری برآور...

کربن آلی خاک اثرات مفید­ی روی خواص شیمیایی­، فیزیکی و حرارتی خاک داشتهو همچنین روی فعالیت های بیولوژیکی خاک ها موثر است. کربن آلی ذره­اییکی از بخش های مهم ناپایدار مواد آلی می باشد و نقش قابل توجهی در کیفیت خاک و مدیریت سرزمینهای مرتعی دارد. در این تحقیق جهت برآورد دقیق کربن آلی ذره­ای خاک از مدل های شبکه عصبی مصنوعی (­­ann)، شبکه عصبی تطبیقی- فازی(anfis)  و رگرسیون چند متغیره استفاده شد. جهت ا...

در این مقاله از یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) 3 لایه با 18 نورون در لایه مخفی جهت مدل‌سازی سری زمانی تغییرات محتوای الکترون کلی (TEC) لایه یونسفر در منطقه ایران استفاده شده است. مشاهدات 36 ایستگاه GPS در 11 روز متوالی (روز 220 GPS الی روز 230 GPS) از سال 2012 جهت مدل‌سازی بکار گرفته شده است. جهت سرعت بخشیدن به مرحله آموزش و نیز بالا بردن دقت و صحت نتایج از الگوریتم آموزش بهینه‌سازی انبوه ذرات (PSO)...

    مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ می‌دهد. روش­های هوش مصنوعی می­توانند کارایی بالایی جهت شبیه­سازی جریان رودخانه در مقیاس­های مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیه‌سازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیه‌سازی داده­های دبی جریان ماهانه در این ای...

یکی از روش های پیش بینی سیل در رودخانه ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی(eann) که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد، کاربرد گسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...

برای طرح و مدیریت روسازی، پیش بینی عمر خستگی مخلوطهای آسفالتی، مورد نیاز بوده و مورد توجه پژوهشگران مختلف قرارگرفته است. این تحقیق به دنبال بکارگیری تکنیک شبک ههای عصبی ) ANN ( برای پیش بینی عمر خستگی مخلوطهای آسفالتی است. به دلیل محدودیت و عدم دسترسی به داد ههای جامع آزمایشگاهی مربوط به عمر خستگی در داخل کشور، در این تحقیق از داد ههای آزمایشگاهی ایالت کانزاس آمریکا برای مدل سازی استفاده شده اس...

خشکسالی یک رویداد طبیعی است که می تواند خسارات قابل توجهی را به زندگی بشر وارد سازد. پیش بینی خشکسالی نقش موثری را در مدیریت منابع آب ایفا می کند. در این تحقیق به منظور پیش بینی خشکسالی سه مدل ترکیبی از انواع شبکه های عصبی و تبدیل موجک ارائه شده است و سپس با استفاده از این مدل ها، شاخص بارش استاندارد (spi) برای 12 ماه آینده در ایستگاه سینوپتیک یزد پیش بینی گردیده است. شبکه های عصبی مصنوعی توانا...