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...

ساختمان­ها یکی از مهمترین سازه­های شهری هستند که در کاربردهای مختلف و در نقشه­برداری شهری مورد استفاده قرار می­گیرند. در سال­های اخیر، با توسعه تکنولوژی اخذ داده­ها با توان تفکیک بالا، روش­ها و الگوریتم­های مختلفی به منظور استخراج مدل­های دقیق و بهنگام ساختمان­ها ارائه شده است. در این مقاله، روشی نوین و مدل­مبنا به منظور استخراج ساختمان­ها و شناسایی اتوماتیک مدل سقف آنها از قبیل سقف مسطح، شیرو...

امروزه توجه به مسائل ایمنی و زیست محیطی در تمام بخش­های کشاورزی، صنعتی و خدماتی کشورهای مختلف از اهمیت بالایی برخوردار است. در بخش کشاورزی با وجود تلاش­های فراوان برای یافتن روش­های جایگزین، سالانه میلیون­ها لیتر ماده­ی سمی برای کنترل آفات مزارع مصرف می­شود. در سمپاشی مؤثر اندازه قطرات  آفتکش نقش مهمی دارد اندازه ی قطرات تحت تاثیر عوامل متعددی از جمله فشار،  قطر سوراخ نازل،  گرانروی مایع پاشیده...

در این پژوهش، از مدل های تجربی و شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی محتوای رطوبت تعادلی بذر و مغز آفتابگردان استفاده شد. چهار مدل ریاضی هندرسون اصلاح شده، چانگ-پی فاست، هالسی و گب برای این منظور بکار رفت. دو نوع شبکه پس انتشار (پیشرو و پیشخور) مورد آزمون قرار گرفت. به منظور آموزش الگوهای ورودی، الگوریتم یادگیری لونبرگ-مارکوارت مورد استفاده قرار گرفت. محدوده های دما و رطوبت نسبی به ترتیب بین 25 ...

در این مقاله به تقسیم بهینه توان اکتیو و راکتیو بین منابع تولید پراکنده تغذیه کننده یک شبکه مستقل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرداخته شده است. منابع تولید پراکنده تغذیه کننده شبکه مستقل توسط اینورتر به شبکه متصل شده و یک سیستم مدیریت هوشمند و on-line با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، مقادیر بهینه میزان تولید واحدها را ارائه می دهد. کنترل کننده محلی موجود در کنار هر سیستم تحقق میزان توان تو...

در مطالعه قابلیت اطمینان سیستم های قدرت، نرخ خطا پارامتری مهم است. نرخ خطا در مطالعات شبکه های توزیع معمولاً به طور تقریبی ثابت در نظر گرفته می شود ولی به طور دقیق تر و در عمل، پارامتری متغیر است که به عوامل داخلی و خارجی زیادی بستگی دارد. برای پیش بینی نرخ خطای متغیر، از وقایع قبلی و داده های آماری آنها استفاده می شود. در این مقاله، نرخ خطای متغیر در شبکه های توزیع فشار متوسط هوایی در اثر برخور...

شبکه های عصبی مصنوعی (anns)، ایده ای برای پردازش اطلاعات هستند که در آن ها از سیستم عصبی- زیستی الهام گرفته شده است. یکی از مرسوم ترین انواع شبکه های عصبی، شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (mlp) است که به طور موفقیت آمیزی در بازه وسیعی از کاربردها از جمله طبقه بندی داده ها مورد استفاده قرار گرفته است. درصورتی که بخواهیم از یک ann استفاده کنیم لازم است مدل و توپولوژی مناسب شبکه را انتخاب کرده که این م...

بارش یکی از مهمترین داده های ورودی به سیستم های هیدرولوژیکی محسوب می شود که مطالعه و اندازه گیری آن در اکثر موارد برای مطالعات رواناب، خشکسالی، آبهای زیرزمینی، سیلاب، رسوب و ... لازم و ضروری است. هدف این مقاله پیش آگاهی مقادیر بارش ماهانه یزد با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق از داده های بارش ماهانه طی دوره آماری 53 سال (1950-2003) و شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان یک روش غیر خ...

در این مطالعه با هدف پیش بینی واردات برنج و ذرت، از روش شبکه عصبی مصنوعی و arima استفاده شده و نتایج حاصل مورد مقایسه قرار گرفته است. به منظور انجام این بررسی، داده های گمرک ایران در خصوص واردات برنج و ذرت برای سالهای 1360 تا 1383 مبنای محاسبه قرار گرفته است. از داده های دوره 1380-1360 به منظور آموزش شبکه و از داده های سه سال آخر برای بررسی قدرت پیش بینی استفاده شده است. نتایج مطالعه نشان دهنده...

در این مقاله، یک روش جدید براساس تبدیل s و شبکه عصبی احتمالی به منظور تشخیص اغتشاشات کیفیت توان ارائه شده است. از آنجایی که اغتشاشات کیفیت توان سیگنال‏ های ناایستا هستند، تبدیل s می تواند به طور مؤثری وقایع کیفیت توان را در هر دو حوزه زمان و فرکانس آنالیز نماید. شبکه عصبی احتمالی با استفاده از ویژگی های استخراج شده توسط تبدیل s، به منظور طبقه بندی رخدادهای کیفیت توان، آموزش داده می شود. از آنجا...