هدف تحقیق حاضر، مقایسه توانایی مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل همبستگی خطی چند متغیره در پیشبینی ششماه آیندة جریان ورودی به مخزن سد شاهچراغی در استان سمنان، بر اساس دادههای ماهانه آبدهی، دمای متوسط،ماهواره avhrr بارش و سطح پوششبرف چند ماه قبل میباشد. برای تعیین سطح پوششبرف، از تصاویر سنجندهاستفاده گردیده و جداسازی سطح برف با استفاده از روش جداسازی پدیدهها بر اساس حد آستانه هیستوگرام noaaآنها در باند...

در این پژوهش، توانایی شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) ، به عنوان روشی نوین در خصوص پیش بینی احتمال گزارشگری مالی متقلبانه ،در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در یک دوره زمانی 9 ساله بین سال های 1385 تا 1393مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور از طریق اطلاعات مندرج درصورتهای مالی ، نسبتهای مالی و مدل پرسپترون های چند لایه که شامل یک لایه ورودی ،لایه پنهان از دید نرم افزار MATLAB، و یک لایه ...

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

روش های هوش محاسباتی، همچون شبکه های عصبی مصنوعی و منطق فازی، به عنوان ابزاری محبوب به منظور پیش بینی بازارهای پیچیده ی مالی معرفی شده اند. دقت پیش بینی ها ازجمله مهم ترین مشخصه های مدل های پیش بینی است و تلاش برای بهبود بخشیدن کارایی مدل های سری های زمانی هرگز متوقف نشده است. امروزه علی رغم روش های متعدد پیش بینی سری های زمانی که در چند دهه ی اخیر پیشنهاد شده اند، هنوز پیش بینی نرخ های ارز، کا...

زمینه و هدف: از آن جایی که سیستم عصبی انتریک پیچیده است و نیاز به شناخت بیشتری دارد لذا، تصمیم گرفتیم که فعالیت میو الکتریکی روده باریک را به جهت شناخت بهتر سندرم روده تحریک پذیر، با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مدل سازی کنیم چون بر اساس اطلاعات تجربی، در این بیماری میزان سروتونین در سیستم عصبی انتریک افزایش یافته است و سیستم عصبی انتریک نیز بیش از اندازه فعال و حساس می شود، هدف این تحقیق اث...

برآورد دبی اوج سیلاب در حوزه‌­های آبخیز یکی از مهم‌ترین مسائلی است که هیدرولوژیست­‌ها و کارشناسان بخش آب را به‌خود مشغول کرده است. یکی از روش‌های نوین در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه‌ها و همچنین، برآورد دبی اوج لحظه­‌ای، استفاده از شبکه­‌های عصبی مصنوعی می‌باشد که با الگوبرداری از شبکه مغز انسان ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده‌ها را کشف و برای موقعیت‌های دیگر تعمیم می‌دهد. هدف از ا...

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...

    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...

این مقاله یک ترکیب هم­افزای شبکه عصبی آشوب‎گون با پسخوراند خودی، نمای لیاپانوف و تبرید تدریجی را برای حل مسائل بهینه‎سازی ترکیبی نظیر فروشنده دوره گرد (tsp) پیشنهاد می‎دهد. برخلاف شبکه‎های عصبی مصنوعی که با دینامیک گرادیان نزولی به سمت نقطه تعادل پایدار همگرا می‎شوند، شبکه­های عصبی آشوبی دینامیک­های فضایی - زمانی غنی‎تر و ساختار پیچیده‎تری دارند؛ بنابراین انتظار می­رود شبکه عصبی آشوبی توان زیاد...

هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...