مدلسازی نوسان های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به ­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...

برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روش‌‌های بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آن‌‌ها استفاده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکه‌‌های عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...

پیش‌بینی دقیق‌تر از سطح دریا در مناطق ساحلی در کاربردهای مهندسی سواحل بسیار با اهمیت ‌می‌باشد. با پیش‌بینی تراز سطح دریا مشاهده جریانات دریا و تغییرات آن‌ها در سطح، ارتفاع موج، سرعت باد و جزر و مد ممکن شده و این نقش بسزائی در برنامه‌ریزی و مدیریت سواحل دارد. این مطالعه، توانایی روش و مدل ترکیبی موجک-شبکه عصبی در پیش‌بینی کوتاه مدت تراز سطح دریا در بندر چابهار را مورد مطالعه و بررسی قرار ‌می‌دهد...

جریان های سطحی اقیانوسی، نقش مهمی در انتقال گرما و تغییرات آب و هوایی دارد. ازاین رو، پیش بینی جریان های دریایی از اهمیت بسزایی در اقیانوس شناسی برخوردار است. در این پژوهش با به کارگیری شبکه عصبی و تکنیک تبدیل موجک به پیش بینی جریان های سطحی تنگه هرمز پرداخته شده است. بدین منظور داده های ثبت شده این حوزه از نوامبر سال 1992 تا دسامبر سال 2014 با گام زمانی 5 روزه از سایت ناسا تهیه و با به کارگیری...

دمای هوا که در ایستگاه‌های هواشناسی استاندارد اندازه‌گیری می‌شود یکی از توصیف‌کننده‌های اصلی وضعیت محیط زمین است. بنابراین برآورد و تخمین دقیق دمای متوسط روزانه در هر منطقه یکی از پیش­نیازهای مهم برای برنامه‌ریزی کشاورزی و نیز مدیریت منابع آب می‌باشد که به روش‌های مختلفی همچون مدل‌های تجربی، نیمه تجربی و هوشمند قابل انجام است. در این پژوهش کاربرد شبکه عصبی موجک به منظور بر...

در این مطالعه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغیره، برنامه‌ریزی ژنتیک و ترکیب شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی اکسیژن‌خواهی بیوشیمیایی ماهانه آب (BOD) در ایستگاه خروجی سد کرج بررسی شد و تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها روی عملکرد مدل‌ها بوسیله تجزیه موجک مورد تحقیق قرار گرفت. به این منظور در مدل پیشنهادی اول، سری زمانی BOD مشاهداتی بوسیله توابع تبدیل مختلف در سطوح مختلفی به زیر سری‌ها تجزیه شد...

نیاز روزافزون به تحلیل دینامیکی تاریخچه زمانی و عدم­وجود شتابنگاشت­های مناسب در مناطق مختلف، تولید شتابنگاشت­های مصنوعی سازگار با طیف طرح را ضروری می­سازد. هدف اصلی این تحقیق ارائه روشی نوین، بر اساس تبدیل بسته موجک و روش های هوش مصنوعی  برای تولید شتابنگاشت مصنوعی زلزله سازگار با طیف طرح بر اساس مقدار بزرگا، فاصله از گسل و طیف مربوطه می باشد. در این تحقیق از شبکه های عصبی فازی و آنالیز موجک پک...

مدلسازی نوسان‌های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به‌صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به‌­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...

خشکسالی یکی از پدیده‌های آب و هوایی است که در همه شرایط اقلیمی و در همه مناطق کره زمین به وقوع می‌پیوندد. پیش‌بینی خشکسالی نقش مهمی در طراحی و مدیریت منابع طبیعی، سیستم‌های منابع آب، تعیین نیاز آبی گیاه ایفا می‌نماید. بدین منظور در این پژوهش از داده‏های 4 ایستگاه باران‌سنجی نورآباد، بروجرد، الشتر و دورود واقع در استان لرستان، به بررسی خشکسالی با استفاده از شاخص بارش استاندارد SPI در مقیاس‏های ز...

پیش‌بینی میزان مصرف آب شرب شهری یکی از دغدغه‌های نوین جوامع شهری معاصر بوده است. در این راستا، تحقیقات زیادی در زمینه مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف انجام شده است. با معرفی شبکه عصبی مصنوعی، بحث پیرامون نحوه بهینه‌سازی آن‌ها با استفاده از روش‌های مختلف، بخصوص تبدیلات موجک داغ شد. در اغلب پژوهش‌ها اثر استفاده از تبدیلات موجک بر روی عملکرد و دقت مدل‌های عصبی مورد توجه قرار گرفت، اما تاثیر استفاده از...