در شبکه های عصبی مصنوعی (ann) روش های موجود آموزش و واسنجی عصبی بر اساس ساختار پرسپترون چندلایه ای می باشد، لیکن این روش ها دارای مشکلات ناشی از عدم همگرایی در روش های یادگیری، عدم ثبات اوزان شبکه در شرایطی که طیف داده های ورودی دارای انحراف معیار بزرگ بوده و بالاخره نیاز به داده و اطلاعات فراوان جهت آموزش شبکه می باشند. برای غلبه بر مشکلات فوق در این تحقیق روش جدید ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی – به...

در این تحقیق توانایی مدل های شبکه عصبی مصنوعی جهت شبیه سازی رفتار هیدرولوژیکی آب در حوزه های آبخیز مورد بررسی قرار گرفته است. هدف اصلی تحقیق بررسی کاربرد انواع مختلف شبکه های عصبی مصنوعی جهت شبیه سازی جریان در یک حوزه آبخیز با چند ایستگاه هیدرومتری و پیش بینی بهنگام جریان های سیلابی در پایین دست بوده است. منطقه مورد بررسی قسمت فوقانی رودخانه درونت (derwent) می باشد که یکی از شاخه های اصلی رودخا...

دمای خاک عامل کلیدی است که فرآیندها و ویژگی های فیزیکی، شیمیایی و بیولوژیکی خاک را کنترل نموده و بر کمیت و کیفیت تولید محصولات کشاورزی تأثیر است. به این منظور، داده‌های روزانه دمای خاک در عمق‌های 5، 10، 20، 30، 50 و 100 سانتیمتری مربوط به ایستگاه‌های سینوپتیک یزد، میبد و مهریز در سال‌های 2014 تا 2016 و همچنین30 تصویر از ماهواره لندست 8 برای سال‌های مذکور تهیه شد. سپس با استفاده از روش پنجره مجز...

برآورد سریع و صحیح دبی اوج به عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب نقش اساسی در طراحی سازه های آبی و اقدامات بیو مکانیکی در حوضه های آبخیز دارد. به طوریکه یک برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار های اجرایی دارد. در این بررسی سعی شده با استفاده از روش هوش مصنوعی(ترکیب شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و الگوریتم ژنتیک) دبی حداکثر رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری و رسوب سنجی یلفا...

هدف از پژوهش حاضر، بررسی ارتباط سیگنال های بزرگ مقیاس اقلیمی با بارش استان خراسان رضوی است. در این مطالعه، با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، پیش بینی بارش در بازة زمانی آوریل تا ژوئن 2007-1970 (فروردین تا خرداد) در استان خراسان رضوی ارائه شده است. برای این منظور ارتباط بین تغییرات سیگنال های اقلیمی شامل فشار سطح دریا، اختلاف فشار سطح دریا، دمای سطح دریا، اختلاف دما بین سطح دریا و سطح 1000 میل...

یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل سازی سیستم هایی که دارای پیچیدگی زیاد یا عدم صراحت بوده و یا داده های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه های فازی و شبکه عصبی مصنوعی می باشد. مزیت اصلی این تکنیک ها نسبت به روش های رایج این است که در مدت زمان نسبتاً کوتاهی قادر به بررسی تأثیر انواع پارامترهای در دسترس، بر فرآیند مورد بررسی می باشند بدون آنکه در هر مرتبه نیاز به یافتن...

بررسی ویژگی های مهندسی مصالح ترانشه های آبرفتی و سیمانی شده محوطه برج میلاد تهران و نتایج تحلیل پایداری درحالت استاتیکی با استفاده از نرم افزارهای المان محدود و همچنین بررسی قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی برای محاسبه ضرایب پایداری موضوع این مقاله است. بر اساس مشخصات هندسی ترانشه ها و ویژگی های مقاومتی و تغییرشکلی آبرفت، ضریب پایداری ترانشه ها در حالت های دو بعدی و سه بعدی، به ترتیب با استفاده از ن...

در این تحقیق، واکنش کافئیک اسید و 2- فنیل اتانول در حضور لیپاز تثبیت شده از مخمر آنتارکتیکا (نووزیم 435) به منظور تولید کافئیک اسید فن اتیل استر در سیستم ایزواکتان با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و ژنتیک الگوریتم مدل سازی و بهینه گردید. بدین منظور ازیک طرح مرکب مرکزی چرخش پذیر با 4 متغیر و 5 سطح جهت مدل کردن واکنش آنزیمی به کمک شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. متغیرهای مستقل شامل دما، زمان، ...

عرض عملیات خاکی، به ­عنوان یکی از مهم‌ ترین پارامترهای تعیین‌ کننده حجم خاکبرداری و خاکریزی، در هزینه و تخریب ناشی از عملیات جاده‌ سازی در جنگل مؤثر است. هدف از این پژوهش بررسی امکان پیش‌ بینی عرض عملیات خاکی جاده‌ های جنگلی است. برای نیل به این هدف دو روش شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه بکار گرفته شده است. برای این منظور، 192 مقطع عرضی در جاده­های جنگلی سوردار-واتاشان مورد بررسی قرار گر...

طبقه بندی و تهیه نقشه کاربری های اراضی یکی از پرکاربردترین موارد در استفاده از داده های سنجش از دور است. تعدادی از روش های پیشرفته تر طبقه بندی در دهه های گذشته توسعه پیداکرده اند که از آنها می توان به شبکه های عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان اشاره کرد. در این مطالعه از تصاویر لندستtm باقدرت تفکیک 30 متر جهت استخراج کاربری های اراضی با استفاده از دو روش طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردا...