برآورد سریع و صحیح دبی اوج به عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب نقش اساسی در طراحی سازه های آبی و اقدامات بیو مکانیکی در حوضه های آبخیز دارد. به طوریکه یک برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار های اجرایی دارد. در این بررسی سعی شده با استفاده از روش هوش مصنوعی(ترکیب شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و الگوریتم ژنتیک) دبی حداکثر رودخانه یلفان در محل ایستگاه هیدرومتری و رسوب سنجی یلفا...

یکی از عوامل اصلی ویرانی آبشکن ها آبشستگی می باشد که فرآیندی بسیار پیچیده است. پیچیدگی الگوی جریان پیرامون آبشکنها و گوناگونی عوامل مؤثر بر آبشستگی، موجب پرشماری روابط تجربی و کاهش دامنه ی هر یک از آنها، به دلیل محدودیت شرایط آزمایشگاهی می شود. در این تحقیق امکان استفاده از شبکه های پرسپترون چندلایه(mlp) برای برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی پیرامون سه نوع آبشکن شامل آبشکنهایی با دیواره ی عمودی، با...

زمین‌لغزش‌ نشان‌دهنده‌ی فرایندهای مورفودینامیک است که در زمین‌های شیب‌دار رخ داده و به واحد‌های مسکونی، صنعتی، باغات و زمین‌های زراعی آسیب می‌رساند. در این تحقیق برای پهنه‌بندی زمین‌لغزش‌ در حوضه‌ی رودخانه گیوی‌چای از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه از نوع پیش خور پس‌انتشار(BP)استفاده شد. جهت ارزیابی شبکه‌ی‌ عصبی ایجاد شده، داده‌های 41 زمین‌لغزش‌ رخ داده به سیستم ارائه شد. در کنار آن برای پرداز...

مقدمه داده کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده ها به منظور کشف الگوها و قوانین معنی دار اطلاق میشود که عمدتا" از طریق ساختن مدل ها و الگوریتم ها، ورودی ها را با هدف خاصی مرتبط می نماید. گاهی تکنیک های داده کاوی منجر به شناسایی الگوریتم های معنادار می شوند که می توانند با استفاده از داده های موجود و در دسترس و با هزینه کم، زمینه های ابتلا، پیشگیری و درمان بیماری ها را در پزشکی فرا...

گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...

یک سیستم رودخانه­ای یک سیستم بازاست که از درگیر شدن ارتباطات مختلف و پیچیده شکل می گیرد. خصوصیات ذاتی حوضه ها از یک سو و عوامل خارجی از سوی دیگر رفتارهای رودخانه را متاثر می سازد.وجود ارتباطات متقابل متعدد از جمله ارتباطات جریان ورسوب حمل شده وتاثیر عوامل ژئومورفولوژی حوضه و مدل سازی آن از اهمیت ویژه ای برخوردار است.در این مطالعه دونوع شبکه عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی و غیر ژئومورفولوژیکی برای پ...

این مطالعه به منظور پیش‌بینی تغییرات جمعیت سن گندم در مزرعه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چند گانه انجام شد. داده‌های مربوط به نوسانات جمعیت سن گندم در مزرعه‌ای به مساحت یک هکتار در سال‌های 1394 و 1395 در شهرستان چادگان بدست آمد. در این مدل‌ها از متغیرهای تاریخ نمونه برداری، متوسط دما، میانگین رطوبت نسبی، سرعت باد، جهت باد، بارش به عنوان متغیرهای وروردی و تغییرات جمعیت سن مادر به...

در این پژوهش رفتار مکانیکی مصالح درشت دانه شنی با استفاده از شبکه عصبی چند لایه پرسپترون، که از پرکاربردترین شبکه های عصبی مصنوعی در مسائل ژئوتکنیکی است، شبیه سازی شده است. ابتدا اطلاعات دقیقی از آزمون های منابع مختلف در سراسر کشور تهیه و عوامل مؤثر بر مقاومت برشی خاک های درشت دانه بررسی شده است. پس از حذف اطلاعات نادرست، روند یادگیری، آزمایش و پیش بینی شبکه طی شده است. در آموزش شبکه از الگو...

مسکن همواره نیازی اساسی در جامعه تلقی می‌گردد. بازار مسکن طی سال‌های گذشته یکی از پرنوسان-ترین بخش‌های اقتصاد کشور ایران بوده است. از آنجایی که نغییرات بخش مسکن تاثیر فراوانی بر سایر بخش‌های اقتصاد دارد بنابراین یکی از نیازهای قابل توجه در امر مسکن، پیش‌بینی دقیق قیمت این کالا می-باشد. در این راستا در پژوهش حاضر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه، مدلی برای پیش‌بینی قیمت مسکن در ش...

در این مقاله روش کمینه‌سازی توابع هدف با کمک شبکه‌های عصبی موجک چند لایه، جهت مدل‌سازی توموگرافی یونوسفر به عنوان یک روش جدید ارائه شده است. براساس روش توموگرافی، تابع هدفی تعریف گردیده و سپس با کمک شبکه‌های عصبی موجک چند لایه (WNN) طراحی شده، مقدار این تابع هدف به کمترین میزان خود می‌رسد. جهت بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه‌های عصبی، می‌بایستی از یک الگوریتم آموزش مناسب بهره گرفت. به همین...