رفتار تغییر شکل داغ مواد بدلیل وابستگی آن به تغییرات کرنش، نرخ کرنش و دما دارای پیچیدگی های قابل ملاحظه ای است و لذا پیش بینی  رفتار ماده در این شرایط مشکل می باشد. هدف از این بررسی پیش بینی رفتار تغییر شکل داغ  آلیاژ آلومینیوم 2030 با استفاده از یک شبکه عصبی مصنوعی توسعه یافته مناسب می باشد. برای این منظور از آزمایش­های فشار داغ در محدوده دمایی بین 350 تا 500 درجه سلسیوس و در نرخ کرنش­های بین ...

پیش بینی دما از کاربردی ترین برآوردهای عناصر آب و هوایی است. امروزه بخش های کشاورزی و صنعت وابستگی زیادی به شرایط دمایی (آب و هوا) دارند. دما یکی از فراسنج های بسیار مهم آب و هوایی است و از عوامل اصلی هویت آب و هوایی هر ناحیه محسوب می شود. هدف از انجام این پژوهش، مدل سازی برای پیش بینی میانگین دمای ماهانه ایستگاه های منتخب استان اصفهان است؛ از این رو، پس از بررسی طول دوره آماری ایستگاههای موجود...

تابش خورشیدی رسیده به سطح زمین در برآورد تبخیر- تعرق گیاهان و مطالعات هیدرولوژی عامل بسیار مهمی می باشد. به منظور برآورد مقدار تابش کل خورشیدی روزانه بر یک سطح افقی، از شبکه های عصبی مصنوعی و هم چنین از پنج مدل تجربی شامل مدل های فائو (نشریه 56)، هارگریوز-سامانی، محمود-هابرد، باهل و آناندل استفاده شد. داده های مورد استفاده از سه ایستگاه هواشناسی کرج، شیراز و رامسر که براساس طبقه بندی اقلیمی دوم...

یکی از جنبه های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه ای 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...

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...

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...

عنصر بارش ماهیت آشوبناکی و تصادفی داشته و از این نظر دارای تغییرات ساختاری در زمان­های مختلف است. در این راستا به­دلیل عدم قطعیت­هایی که وجود دارد، نوسان­های زیادی در مقدار بارش ایجاد می­شود که پیش­بینی این کمیت مهم را با مشکل مواجه نموده است. در این مقاله با تکنیک مقیاس­بندی مجدد (r/s) و محاسبه نمای هرست (h) پیش­بینی­پذیری بارش در سه منطقه شیراز، کرمان و مشهد انجام شد. نمای هرست نشان داد که پا...