هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیش­بینی روش­های شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیش‌بینی قیمت سهام بانک‌ها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینه‌سازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملا...

استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...

مقدمه: حافظه قابلیت کسب، نگهداری و بازیابی اطلاعات است که به طرق مختلفی طبقه بندی می گردد. مکانیسم‏های پیچیده ای در فرایند یادگیری و حافظه نقش دارند که در نهایت منجر به تغییرات بیوشیمیایی، ریخت شناسی و فیزیولوژیک در سطح سیناپسی و شبکه های عصبی می گردد. پدیدۀ تسهیل سیناپسی و تقویت و تضعیف بلند مدت سیناپسی جزء اساسی ترین مکانیسم‏های درگیر در شکل‏گیری و تثبیت حافظه هستند. نتیجه گیری: با توجه به اه...

شبکه های عصبی مصنوعی ابزاری کارآمد در حل مسائل گوناگون می باشند و در برخورد با مسائل مختلف به صورت هوشمند عمل می کنند. این شبکه ها به عنوان مدلی ساده از سیستم عصبی، سعی در شبیه سازی فرآیند یادگیری و تصمیم گیری مغز انسان را دارد. از طرفی تبدیل موجک دارای خواص تعامد و محلی بودن می باشد. ترکیب توانایی های آنالیز چند مقیاسی تبدیلات موجک و قابلیت های طبقه بندی و تفکیک شبکه های عصبی مصنوعی که با جای...

گیر اختلاف فشاری یکی از مسائل رایج و مخاطره‌آمیز در حفاری می‌باشد که وقوع آن منجر به افزایش هزینه تمام شده عملیات حفاری می‌گردد. تلاش برای حداقل‌سازی خطر گیر لوله حفاری، امروزه یکی از اولویت‌ها و اهداف اصلی می‌باشد. در گذشته از روش‌های آماری برای بررسی گیر اختلاف فشاری استفاده می‌شد، اما این روش‌ها نمی‌توانند به خوبی رفتار غیرخطی گیر اختلاف فشاری را پیش‌بینی نمایند. شبکه عصبی روش جدیدی برای حل ...

یکی از مهم‌ترین موضوعات مطرح بازارهای مالی پیش‌بینی قیمت و بازده سهام است. در این پژوهش سعی می‌شود بهترین مدل و رویکرد پیش‌بینی قیمت سهام با توجه به شاخص­های میانگین مربعات خطا (MSE)، مجذور میانگین مربعات خطاها (RMSE)، ضریب تعیین ( 14R2"> ) انحراف معیار (S.D)، میانگین قدر مطلق خطاها (MAE) و معیار میانگین قدر مطلق خطاها (MAPE) برای مدل پنج عاملی فاما و فرنچ انتخاب شود. بدین منظور پس از تشکیل پرت...

هدف تحقیق حاضر شناسایی و ارزیابی الگویی برای پیش بینی موفقیت یا شکست طرح های پیشنهادی سرمایه گذاری کشاورزی در مناطق روستایی است. متغیرهای پیش بینی کننده، عبارت اند از مؤلفه های محیط سرمایه گذاری و ویژگی های پروژه. براساس نوشتارهای تخصصی در این زمینه، شبکه عصبی چندلایه پرسپترون با الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا، تکنیک و الگوی نسبتاً مناسبی برای تبیین مسئله به شمار می آید. برای ارزیابی کارایی الگو...

هدف پژوهش حاضر مقایسه پیش‌بینی شاخص سهام با استفاده از مدل‌های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی است. مربوط‌ترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی تعیین شده است. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1/10/91 الی 30/9/94 جهت پیش‌بی...

پیش­بینی در هیدرولوژی به معنی تخمین شرایط هیدرولوژیکی و هواشناسی در یک بازه زمانی خاص می­باشد. در همین راستا، فهم رابطه بین بارش و رواناب یکی از ضروری ترین مسائل برای مدیریت منابع آب می باشد. پژوهش حاضر با هدف مقایسه بین مدل های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (mlp وrbf) و سری های زمانی آرما (arma) در برآورد دبی ماهانه در حوزه آبخیز طالقان برای یک دوره 30ساله بین سال های 1356 تا 1386 پی­ریزی شد. در روش ...

یادگیری تقویتی عبارت است از قالب بندی یک مسئله به فرم یادگیری از طریق تعامل برای رسیدن به هدف. زمانی که فضای حالات و یا کنش ها پیوسته و یا خیلی بزرگ شود استفاده از عناصر حافظه برای نگه داری ارزش حالات بسیار زیاد خواهد شد. این مسئله در رابطه با زمانی که در طول یادگیری ارزش کنش ها به دست آورده می شود، بحرانی تر خواهد شد. علاوه بر حافظه مصرفی مسئله ، داده و زمان لازم برای پر کردن آنها نیز مهم است....