پیش‌بینی فراورده‌های (هیدروژن و کربن مونوکسید) تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما در فشار جوی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی شبیه‌سازی شد. داده‌های تجربی موردنیاز برای مدل‌سازی شبکه عصبی مصنوعی از یک واکنشگاه پلاسمایی تخلیه کرونا جمع‌آوری شد. اثر عامل‌های فرایندی (توان تخلیه پلاسما، دبی خوراک ورودی) بر کارایی تبدیل متان و گزینش‌پذیری نسبت به فراورده‌های مورد بررسی قرار گرفتند. شبکه پیش‌خور با الگوری...

پژوهش حاضر به مقایسه مدلهای شبکه عصبی و سری­زمانی در پیش­بینی قیمت شاخص سهام   می­پردازد. بدین جهت سه مدل از شبکه­های عصبی(پروسپترونی چند لایه ،پایه­ای شعاعی و رگرسیونی) و یک مدل از مدل­های سری­زمانی (باکس- جنکینز) مورد بررسی قرار گرفته اند. شاخص کل قیمت سهام بازار بورس تهران در بازه زمانی ابتدای فروردین 1384 تا انتهای اسفند 1388 به عنوان جامعه ­آماری انتخاب شده است. به منظور داشتن معیاری برای ...

دنیای امروز دنیای تغییر است و دانستن این که در آینده چه موقعیتی در انتظار ما است، تقاضای محصولات ما چه قدر است و یا آن ها را به چه قیمتی می توانیم به فروش برسانیم، عامل مهمی در حفظ حیات و بقای سازمان ها است. برای دسترسی به آینده باید بتوانیم پیش بینی کنیم. با پیشرفت روزافزون علم، استفاده از روش های جدید و به کارگیری تکنولوژی های هوشمند رونق بسیاری پیدا کرده است. در این تحقیق کاربرد علم پیش بینی...

مقدمه: در این پژوهش از الگوی اقتصادسنجی و شبکه عصبی پایه شعاعی برای افزایش اثربخشی، کاهش هزینه و زمان روش تحلیل بنیادی در پیش بینی قیمت سهام شرکت های صنایع مواد و محصولات دارویی، محصولات شیمیایی و وسایل اندازه گیری پزشکی و اپتیکی استفاده شده است. روش پژوهش: پژوهش حاضر کاربردی و طرح آن از نوع شبه تجربی است. جامعه آماری این پژوهش متشکل از 30 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در بازه زما...

مطالعة­ حاضر به­ دنبال مدل­­سازی رابطه گوردون با استفاده از روش شبکه عصبی پیش­خور برای تعدادی از شرکت­های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. در این مطالعه به بررسی مدل گوردون با رویکرد غیرخطی و مقایسه آن با مدل خطی رگرسیون پرداخته شده است. بررسی مدل غیرخطی گوردون با استفاده از شبکة عصبی تاکنون در مطالعات مورد توجه قرار نگرفته است. در این پژوهش از اطلاعات 247 شرکت و تعداد 1135 مشاهده (ش...

استخراج اطلاعات مناسب از میان انبوه داده ها و تبدیل آنها به دانش، نیازمند استفاده از روشهای نوین است. داده کاوی یکی از این ابزارها و رویکردهاست که در فضای مدیریت دانش به کشف دانش از پایگاه داده ها کمک می کند. شبکه های عصبی خودسازمان دهنده بی شک از کارآمدترین شبکه های موجود برای داده کاوی است. پژوهش حاضر، جدول اندازه لباس را معرفی میکند که بر اساس اندازه های گرفته شده از 2000 زن یزدی است. متغیره...

مقدمه و اهداف در بسیاری از زمینه‌های مربوط به روباتیک در زمینه توانبخشی، تولید گشتاور مطلوب و دقیق با در نظر گرفتن دینامیک موتورها تحقق پیدا می‌کند. در عمل دینامیک موتورها ممکن است ناشناخته باشد و به همین دلیل بسیاری محققان از دینامیک موتورها صرف‌نظر می‌کنند که می‌تواند اثر قابل‌توجهی در نتایج کلی داشته باشد.  هدف از این تحقیق، بهینه­سازی عملکرد ربات­های توانبخش راه رفتن می­باشد. مواد و روش ها ...

هدف از مهندسی شبکه های عصبی بررسی معایب و مزایای شبکه های عصبی مصنوعی و ارایه روشهایی برای بهبود کارایی آنهاست. یکی از موضوعات مورد بحث در مهندسی شبکه های عصبی چند لایه، یافتن ساختار مناسب(نزدیک به بهینه) برای حل مسئله می باشد. معیار و نحوه انتخاب اندازه شبکه عصبی برای یک مسئله خاص هنوز شناخته شده نیست. در روشهای کلاسیک،طراح شبکه در ابتدای آموزش ساختاری را برای شبکه تعیین و سپس شبکه را آموزش می...

این مقاله ضمن ارائه مدلی ترکیبی از شبکه های عصبی مصنوعی، به بررسی توان پیش بینی کنندگی آنها در مقایسه با مدل های منفرد می پردازد. در این بررسی، با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی متشکل از شبکه های پیش خور و خود سازمانده کوهونن اقدام به پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس تهران نشان می دهد ...

هدف این پژوهش بررسی موانع موجود در تعیین قیمت سهام به روش شبکه عصبی مصنوعی در شرکت‌های صنایع فلزی و کانی پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران می‌باشد. در این پژوهش از دو روش تحلیل آماری و شبکه عصبی استفاده شده‌است. در روش تحلیل آماری پرسشنامه‌ای تدوین گردید که بین کارشناسان ارشد بورس اوراق بهادار و اساتید دانشگاه آزاد واحد‌های شهر تهران که به مفاهیم شبکه عصبی و پیش‌بینی قیمت سهام آشنایی کامل ...