پیش‌بینی قیمت سهام در آینده هم برای خریداران سهام و هم برای فروشندگان آن از اهمیت بالایی برخوردار است. از این رو، جهت توسعه مدلی مبتنی بر هوش مصنوعی به منظور پیش‌بینی قیمت سهام در بازار ایران از شبکه‌های عصبی مصنوعی در این پژوهش استفاده گردیده است. از آنجایی که شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌بایست جهت حصول بهینه‌ترین عملکرد دارای بهترین توپولوژی شبکه باشند، از الگوریتم فرا اب...

در این تحقیق سیستم تعادلی پایپرزین-آب- دی‌اکسیدکربن با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مدل سازی شده است. در مدل از دو شبکه عصبی MLP, RBF استفاده شده است. در یادگیری شبکه‌ها الگوریتم پس انتشار خطا به کار رفته است. برای آموزش و تست شبکه های عصبی یک مرور کلی بر کارهای تجربی در زمینه حلالیت دی اکسیدکربن در محلول آبی پایپرزین انجام شده و داده های تجربی جمع‌آوری و طبقه بندی شده است. نتایج شبکه های عصبی ...

به منظور واسنجی داده‏های دستگاه القاگر الکترومغناطیس از روش‏های مختلفی استفاده می‏شود. سؤال پیش رو این است که کدام یک از تکنیک‏ها قابلیت بیشتری برای برآورد غیرمستقیم داده‏های شوری خاک دارند. برای پاسخ به این پرسش، در پژوهش حاضر، از 600 نمونه خاک جمع‏آوری شده از منطقة اردکان برای واسنجی داده‏های هدایت الکتریکی ظاهری خاک با استفاده از روش‏های رگرسیونی و هوش مصنوعی بهره گرفته شد. در این راستا، داد...

تهیه نقشه حساسیت زمین به لغزش و ارزیابی خطر آن از مهمترین مراحل در تهیه نقشه ریسک زمین لغزش می‌باشد. در این پژوهش به تهیه نقشه حساسیت وقوع زمین لغزش در پادنای علیای سمیرم که یک منطقه حساس به زمین لغزش است، با استفاده از روش شبکه عصبی پرداخته شده است. بدین منظور، در اولین گام ۲۳ عامل موثر در لغزش در منطقه شناسایی شده، همچنین، به کمک تفسیر عکس­‌های هوایی و پیمایش‌های میدانی موقعیت لغزش‌­ها مشخص ش...

حرکت آب در خاک با استفاده از مدل‌های عددی قابل شبیه سازی است، کاربرد این مدل‌ها در برخی موارد به علت یک بعدی بودن یا وجود ریشه گیاهان با خطا همراه است. هدف از انجام این تحقیق ارزیابی مدل نفوذ و جذب ریشه به صورت دو بعدی توسط مدلHydrus-2D در یک لایسمتر بوده است. این مدل بر اساس ورود معادله جذب ریشه در مدل دو بعدی حرکت آب در خاک کامل شده است و پارامترهای معادلات حاکم بر اساس حداقل سازی خطای باقیما...

پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی، برای برنامه­ریزی مناسب­تر به­ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک امری ضروری است. در این تحقیق برای پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در دشت مروست از مدل­های سری زمانی و شبکه عصبی استفاده شد. برای مدل­سازی، اطلاعات سطح آب زیرزمینی در طی سال­های 88-1366 استفاده و مدل­های مختلف سری زمانی تلفیقی و شبکه عصبی مصنوعی بر داده­ها برازش داده شد. کارآیی و دقت مدل­های آریما در پیش...

پژوهش حاضر با هدف مقایسه دقّت پیش‌بینی روش‌های رگرسیونی، شبکه عصبی‌مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی در برآورد سرعت باد در منطقه سیستان انجام شد. برای این منظور از داده‌های روزانه ایستگاه‌های هواشناسی سینوپتیک زابل و زهک طی یک دوره پنج ساله (2015-2010) استفاده شد. برای مدل‌سازی به روش شبکه عصبی‌مصنوعی و سیستم استنتاج فازی از نرم‌افزار MATLAB و برای مدل‌سازی با روش‌های رگرسیونی از نرم‌افزا...

استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی و توابع انتقالی رگرسیونی در برآورد ویژگی­های دیریافت خاک از جمله پایداری خاکدانه­ها، هزینه و زمان لازم برای اندازه­گیری مستقیم این ویژگی­ها را کاهش می­دهد. در این پژوهش 100 نمونه خاک از جنگل­های استان گیلان تهیه شد. ماده آلی، جرم ویژه ظاهری، کربنات کلسیم معادل، جرم ویژه حقیقی، تخلخل، مقاومت مکانیکی خاک، رس، شن، سیلت، pH و هدایت الکتریکی به عنوان متغیرهای مستقل و ...

    یکی از روش­های نوین در زمینه­ پیش­بینی­ فرآیندهای هیدرولوژیکی و ژئومورفولوژیکی  شبکه­های عصبی مصنوعی از مؤلفه­های هوش مصنوعی است که در جهت پیاده­سازی ویژگی­های شگفت انگیز مغز انسان در یک سیستم مصنوعی می­کوشند و ابزاری قدرتمند در زمینه­ی مدل­سازی و پیش­بینی پارامترهای ژئومورفولوژی­­اند که در این پژوهش جهت برآورد میزان رسوب حوضه­ رود ارس استفاده شده است. بدین منظور از آمار دبی، رسوب...

چکیده هدف از این پژوهش، بررسی تاثیر پارامتر های زمان، نوع عصاره، غلظت عصاره و دمای محیط بر دینامیک جمعیت باکتری اشرشیا کلی در یک سیستم کمپکلس غذایی (سوسیس فرانکفورتر) و مدل سازی آن به وسیله ژنتیک الگوریتم- شبکه عصبی مصنوعی و سیستم های نورو فازی ((canfis می باشد. در این پژوهش، از روش رقت سازی در چاهک برای تعیین حداقل غلظت مهار کنندگی (mic) و حداقل غلظت کشندگی (mbc) عصاره های آبی و اتانولی قره قا...