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...

مقدمه و اهداف: در سال‎های اخیر، توجه قابل ملاحظه‎ای به مدل‎های آماری برای طبقه‎بندی داده‎های پزشکی با توجه به بیماری‎های مختلف و پیامدهای آن‎ها شده است. شبکه‎های عصبی مصنوعی به دلیل عدم نیاز به پیش فرض با موفقیت برای تشخیص الگو و پیش‎بینی در برخی از مطالعه های بالینی استفاده شده‎اند. هدف از این مطالعه، مقایسه دو مدل آماری شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرط...

مدل‌سازی و پیش‌بینی سطح ایستابی چاه‌ها یکی از کار‌های اساسی برایرسیدن به مدیریت بهینه منابع آب می‌باشد. یکی از راه‌های پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی نظیر شبکه عصبی مصنوعی و برنامه‌ریزی بیان ژن می‌باشد. هدف از این پژوهش بررسی کارایی روش شبکه عصبی مصنوعی و برنامه‌ریزی بیان ژن در پیش‌بینی سطح ایستابی آب زیرزمینی آبخوان دشت جیرفت می‌باشد. به این منظور از داده‌های سطح ایست...

هدف اصلی این مطالعه پیش بینی میزان مصرف انرژی الکتریکی در بخش کشاورزی است. برای این منظور از روش های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(arima) و شبکه ی عصبی مصنوعی استفاده شد. به منظور انجام بررسی، از داده های سالانه ی دوره ی 1346 تا 1383 برای برآورد و آموزش مدل ها و از داده های دوره ی 1384 تا 1387 به منظور بررسی قدرت پیش بینی مدل های مختلف استفاده شد. در این مطالعه معیارهای ارزیابی مختلفی ...

در این تحقیق، از یک شبکه عصبی مصنوعی در برآورد پروفیل پرش هیدرولیکی در حوضچه آرامش همراه با دیواره همگرا  که از حالت­های خاص و پیچیده پرش هیدرولیکی می­باشد، استفاده شده است. تعداد 1500 داده آزمایشگاهی اعماق پرش هیدرولیکی مربوط به مقاطع مستطیلی، برای همگرایی  %7/2،  %4 و %3/5 مورد استفاده قرار گرفته است. در توسعه مدل شبکه عصبی مصنوعی، 10 ساختار پرسپترون، با تعداد لایه­های پنهان و نرون­های مختلف،...

در عصر حاضر که نیاز به آب افزایش وکمبود آب سطحی شدت پیدا کرده است بهره برداری تلفیقی به عنوان راهکاری برای غلبه بر مشکلات شناخته شده است. در این راستا استفاده از مدل های شبیه سازی/ بهینه سازی یک روش قدرتمند در بهره برداری بهینه از سیستم آب های سطحی و زیرزمینی محسوب می شود. مدل های شبیه ساز توانایی شبیه سازی پاسخ های سیستم به سیاست های مدیریتی اعمال شده را دارا هستند. مدل های بهینه ساز، سیاست ها...

یکی از جنبه‌های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه‌ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه‌ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

فرآیند بارش-رواناب فرآیندی غیرخطی بوده و از حیث زمانی و مکانی تصادفی می باشد و تشریح آن با مدل های ساده به راحتی امکان پذیر نیست. بررسی تحقیقات انجام شده نشان می دهد که مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی در مدل سازی سامانه های پیچیده عملکرد خوبی دارند. در این تحقیق ضمن بررسی و تعیین مهمترین مولفه های موثر در پیش بینی دقیق میزان رواناب رودخانه خرم آباد، عملکرد شبکه عصبی مصنوعی و سامانه استنتاج تطبیقی ع...

تا کنون برای پیش بینی بازده سهام و بازده شاخص از روش های متعددی استفاده شده است در این میان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مصنوعی یکی از روش های پیش بینی بازده شاخص بوده است. در حال حاضر به دنبال بررسی عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه برای پیش‌بینی بازده شاخص هستیم. بدین منظور از شاخص بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است و عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه و شبکه عصبی پرسپترون مقایسه شده‌اند. نوع آزمون عملکر...

فرآیند آبگیری اسمزی کدوی حلوایی در دو سطح دمای (25 و 50 درجه ی سانتی گراد) و در غلظت های مختلف نمک طعام (5، 10 و 15 % وزنی/وزنی) و غلظت ثابت ساکارز (50 % وزنی/وزنی) انجام گرفت. نسبت وزنی میوه به محلول اسمزی 1 به 20 (وزنی/وزنی) انتخاب گردید. در این پژوهش، مقادیر کاهش آب و جذب مواد جامد توسط شبکه ی عصبی مصنوعی تخمین زده شد. برای پیش بینی داده ها از شبکه عصبی پرسپترون با الگوریتم بهینه سازی کاهش گ...