در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل های استاتیک و دینامیک در شبکه های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

کاهش انتشارات ناشی از جنگلزدایی و تخریب جنگل ( ،)REDDراهکاری برای تعدیل تغییرات اقلیمی است که بهمنظور کاهش شدتجنگلزدایی و انتشار گازهای گلخانهای در کشورهای در حال توسعه بهکار گرفته میشود. در چند دهه اخیر، تغییرات شدید کاربری اراضیسبب کاهش میزان چشمگیری از جنگلهای هیرکانی واقع در استان مازندران شده است. تحقیق حاضر، با آگاهی از اهداف پروژههایREDDانجام شده است. بر همین اساس، تغیی...

به دلیل مشکلات نمونه‎برداری و عدم دقّت کافی معادلات تجربی، سنجش و گزینش مناسب‎ترین روش‎های برآورد رسوبات بار کف، اهمّیّت زیادی دارد.هدف پژوهش حاضر، مقایسة کارآیی مدل‎های آماری شبکة عصبی مصنوعی و منحنی سنجة رسوب در برآورد رسوبات بار کف است؛ بدین منظور، ابتدا 5 ایستگاه هیدرومتری دارای بیشترین تعداد نمونه انتخاب شدند؛ سپس منحنی سنجة رسوب و مدل شبکة عصبی مصنوعی با 70% داده‌های آنها ساخته و ارزیابی دقّت...

توانایی کم­نظیر شبکه­های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل و برآورد در حوزه علوم تجربی و مهندسی موجب شد تا مورد توجه اقتصاددانان قرار گیرد. در این پژوهش، پس از مرور پژوهش­های انجام­شده در مورد توانایی پیش­بینی مدل­های خود توضیح جمعی میانگین متحرک (arima)[1]و شبکه­های عصبی مصنوعی(ann)[2] به مقایسه این دو روش برای پیش­بینی قیمت روزانه نفت در دوره آوریل 1983 تا ژوئن 2005 پرداخته­ایم. ...

در این مطالعه قابلیت مدل‎های شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سری های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با اس...

خشک‌سالی پدیده‌ای است که برای پیش‌بینی آن نمی‌توان از مدل مشخصی استفاده کرد. بر این اساس، محققان تلاش می‌کنند با استفاده از مدل‌های پیشرفته دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهند. در این زمینه، مدل‌های استوکاستیک خطی، شبکة عصبی مصنوعی، و مدل‌های هیبرید می‌توانند در دقت پیش‌بینی مفید باشند. تحقیق حاضر به بررسی کارایی مدل‌های اتورگرسیو میانگین متحرک تجمعی (ARIMA)، شبکة عصبی مصنوعی مستقیم (DMSNN)، شبکة عص...

در این مقاله سعی شده است علاوه بر ارایه مطالب جدید در زمینه شبکه های عصبی مصنوعی، کاربرد آن در تصمیم گیری راهبردی مدیران ارایه شود. در اینجا شبکه های عصبی مصنوعی برای اجرای یک مدول تصمیم در چارچوب تصمیم گیری راهبردی مورد بررسی قرار گرفته است. این مقاله چگونگی بکارگیری و پذیرش شبکه های عصبی در چارچوب تصمیم گیری راهبردی را توصیف می کند. در بخش اول مختصری از ادبیات شبکه های عصبی مصنوعی و در بخش دو...

پژوهش حاضر با هدف پیش‌بینی تراکم کنه تارتن دولکه‌ای با روش‌های زمین‌آمار و شبکه‌ی عصبی مصنوعی در مرزعه خیار استان خوزستان شهرستان رامهرمز انجام شد. بدین منظور مختصات طول و عرض ۱۰۰ نقطه با فاصله ۱۰متر، در سطح مزرعه مشخص و به عنوان ورودی‌های هر دو روش تعریف شد. خروجی هر روش نیز تعداد این آفت در آن نقاط بود. در بخش زمین‌آمار از روش کریجینگ معمولی و در بخش شبکه عصبی مصنوعی، ساختار پرسپترون سه لایه ...

در دهه ‏های اخیر شبکه ‏های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش ‏بینی پدیده‏ های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده ‏اند. اگرچه استفاده از شبکه ­های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ­ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش­ بینی این مدل­ ها، به میزان زیادی تحت­ تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...