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 مدل‌های استاتیک و دینامیک در شبکه‌های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می‌باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

مقدمه و اهداف: در سال‎های اخیر، توجه قابل ملاحظه‎ای به مدل‎های آماری برای طبقه‎بندی داده‎های پزشکی با توجه به بیماری‎های مختلف و پیامدهای آن‎ها شده است. شبکه‎های عصبی مصنوعی به دلیل عدم نیاز به پیش فرض با موفقیت برای تشخیص الگو و پیش‎بینی در برخی از مطالعه های بالینی استفاده شده‎اند. هدف از این مطالعه، مقایسه دو مدل آماری شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرط...

هدف پژوهش حاضر مقایسه توانمندی رگرسیون لجستیک و شبکه­های عصبی مصنوعی در پیش­بینی سطوح رضایت زناشـویی دانشجویان زن بر اساس سـبک­های دلبستگی آنها بود. داده­های مربوط به پرسشنامه رضایت زناشویی (انریچ) و مقیاس دلبستگی بزرگسالان که توسط 300 دانشجوی زن متأهل تکمیل شده بود با استفاده از دو روش یاد شده تحلیل شدند و نسبت موفقیت هریک از مدل­ها از طریق آزمون مک نمار مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان داد...

سابقه و هدف: یکی از روش‌های آماری تحلیل داده‌های بقا، مدل رگرسیونی کاکس است که نیازمند پذیره‌هایی مانند متناسب بودن مخاطرات است. در چند دهه اخیر به‌کارگیری مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی داده‌های بقا، افزایش یافته است. این مطالعه به منظور پیش‌بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان معده به کمک دو مدل رگرسیونی کاکس و شبکه عصبی مصنوعی انجام شده است. مواد و روش‌ها: طی سال‌های 1381 لغایت 1385، تعداد ...

هدف از انجام این تحقیق مقایسة کارایی مدل های رگرسیون چند متغیره و شبکة عصبی مصنوعی (ann) جهت پیش بینی مقدار فعالیت آنزیم های آنتی اکسیدان سوپراکسید دیسموتاز (sod)، کاتالاز (cat)، آسکوربات پراکسیداز (apx) و پراکسیداز (pox) در شاخسارة گندم (triticumaestivum) رقم الوند در خاک آلوده به کادمیم بود. تیمارهای آزمایش شامل چهار سطح کادمیم (صفر (شاهد)، 25، 50 و 100 میلی گرم کادمیم در کیلوگرم خاک) بود. پس...

یکی از جنبه‌های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه‌ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه‌ای 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...

با توجه به محدودبودن منابع آب شیرین در جهان، استفادۀ مجدد از پساب های شهری تصفیه شده به خصوص در مناطق خشک و نیمه خشک مانند ایران ضرروی به نظر می رسد. از این رو تصفیۀ صحیح، مدیریت و کنترل فرایند تصفیه نیازمند بررسی دقیق پارامترهای مـؤثر در این فرایند است. لذا با توجه به عدم قطعیت در پارامترهای کیفی فرایند تصفیه و پیچیدگی ارتباط آن ها، در این مطالعه از مدل های هوش مصنوعی مانند فازی (fl) و شبکه ها...

در این تحقیق، از یک شبکه عصبی مصنوعی در برآورد پروفیل پرش هیدرولیکی در حوضچه آرامش همراه با دیواره همگرا  که از حالت­های خاص و پیچیده پرش هیدرولیکی می­باشد، استفاده شده است. تعداد 1500 داده آزمایشگاهی اعماق پرش هیدرولیکی مربوط به مقاطع مستطیلی، برای همگرایی  %7/2،  %4 و %3/5 مورد استفاده قرار گرفته است. در توسعه مدل شبکه عصبی مصنوعی، 10 ساختار پرسپترون، با تعداد لایه­های پنهان و نرون­های مختلف،...

در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...