تاکنون برای بیان مفهومی چرخه هیدرولوژیکی، به طور عمده، از مدلسازی های ریاضی استفاده شده است که هدف اصلی این مدل ها پیش بینی های هیدرولوژیکی و همچنین درک بهتر فرایندها می باشد. فرایند بارش- رواناب مهمترین قسمت چرخه هیدرولوژیکی است. مدلسازی جامع و دقیق این فرایند در یک حوضه خاص می تواند اطلاعات مهمی در زمینه چگونگی و محل ایجاد شهرها، نحوه کاربری اراضی، مهار سیلاب ها و مدیریت منابع آب در آن حوضه ب...

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...

این مطالعه تلاشی است در جهت به­کارگیری ترکیب مدل شبکه­ی عصبی پویا و تجزیه­ی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیش­بینی متغیر مذکور می­باشد. جهت تحقق این مهم، از داده­های سری­زمانی ماهانه­ی نرخ ارز طی بازه­ی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدل­سازی­ها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیه­سازی و یا به بیان دی...

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...

امروزه استفاده ی روز افزون از تجهیزات الکترونیکی و بارهای غیر خطی در سیستم قدرت، مسئله کیفیت توان را به یک موضوع مهم تبدیل کرده است. در این مقاله برای شبیه سازی وقایع کیفیت توان به طور همزمان از دو روش مدل سازی ریاضی و داده های حاصل از شبیه سازی با نرم افزار pscad استفاده شده است. با توجه به عملکرد بسیار خوب شبکه های عصبی در کارهای تشخیص الگو و طبقه بندی، شبکه عصبی چند لایه برای طبقه بندی وقایع...

این مقاله امکان توسعه و بکارگیری شبکه های عصبی مصنوعی در مدل سازی نتایج آزمایش های مونوتونیک سه محوری قطر بزرگ روی انواع مصالح سنگریزه ای تیزگوشه، گردگوشه و مصالح شنی با درصدهای مختلف ریزدانه بهکار رفته در بدنه سدهای مهم کشور را ارائه می دهد. در ابتدا قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی(anns) در مدل سازی منحنی های رفتاری تنش تفاضلی- اضافه فشار آب حفره ای - کرنش محوری بررسی شده است که دلالت بر قابلیت نس...

سابقه و هدف: مدل سازی سینتیک خشک شدن با استفاده از روشهای جدید مدل سازی از جمله منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرایند و کاهش انرژی مصرفی کمک کند. در این پژوهش علاوه بر مدل سازی رگرسیونی، در رویکردی جدید اصول منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی به صورت ترکیبی و مکمل هم به کار برده شده و مدلی فازی – عصبی ارائه ودر نهایت توپولوژی بهینه شبکه های عصبی مصنوعی برای خشک کردن پیاز...

در بسیاری از مناطق، استخراج بی¬رویه و خارج از قاعده آب¬های زیرزمینی که معمولاً به مراتب بیش از میزان تغذیه آن می¬باشد، اثرات جانبی زیان¬بار فراوانی از جمله کاهش سطح آب زیرزمینی، خشک شدن چاه¬ها، کاهش آب و یا خشک شدن قنات، چشمه¬ها و نهرها، تنزل کیفیت آب، افزایش هزینه پمپاژ و نشست زمین را در پی خواهد داشت. با وجود انعطاف¬پذیری شبکه¬های عصبی در پیش¬بینی سری¬های زمانی هیدرولوژیکی، گاهی این شبکه¬ها در...

زمینه: از جمله مباحث اساسی در نظام آموزش عالی یک کشور، مبانی کیفیت عملکرد دانشجویان و دانش­آموختگان دانشگاه‌هاست که دو مورد از اصلی­ترین موارد هفتگانه در حوزه کیفیت در آموزش عالی را تشکیل داده و با دربرگرفتن مولفه‌های متعدد، اهمیت فراوانی در ارتقای کیفیت نظام آموزش عالی هر کشور دارد و هرگونه ابهام در آن به­ویژه در آموزش عالی نظامی که از حساسیت بالاتری برخوردار است باعث بوجود آم...

به دلیل عدم وجود ایستگاه های سنجش میزان رسوب در فرایند فرسایش بادی، تخمین میزان بار رسوب در زمینه این فرایند امری ضروری و مهم تلقی می شود. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند به عنوان ابزاری کارآمد جهت برآورد و شبیه سازی رسوبات موثر واقع شوند. در این تحقیق از دو نوع شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی شعاعی برای  برآورد و برازش مقدار رسوبات بادی در منطقه کرسیا شهرستان داراب استفاده گردید....