یکی از گامهای مهم در توسعه شبکه های عصبی مصنوعی طراحی معماری شبکه است که تأثیر زیادی بر عملکرد شبکه دارد. در طراحی معماری شبکه های عصبی مصنوعی، عواملی از قبیل تعداد لایه های پنهان، تعداد نرون ها در هر لایه، توابع تبدیل و الگوریتم آموزش باید تعیین شوند. محققان در طراحی معماری شبکه به طور عمده از طریق سعی و خطا عمل می کنند و یا اینکه اثر متقابل بین عوامل مختلف در طراحی معماری شبکه را در نظر نمی گ...

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...

پژوهش حاضر به مقایسه مدلهای شبکه عصبی و سری­زمانی در پیش­بینی قیمت شاخص سهام   می­پردازد. بدین جهت سه مدل از شبکه­های عصبی(پروسپترونی چند لایه ،پایه­ای شعاعی و رگرسیونی) و یک مدل از مدل­های سری­زمانی (باکس- جنکینز) مورد بررسی قرار گرفته‌اند. شاخص کل قیمت سهام بازار بورس تهران در بازه زمانی ابتدای فروردین 1384 تا انتهای اسفند 1388 به عنوان جامعه ­آماری انتخاب شده است. به منظور داشتن معیاری برای ...

تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...

پیش‌بینی مؤلفه‌های باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب می‌گردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی، در پیش‌بینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامتر‌های اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

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. ...

هدف تحقیق حاضر، مقایسه توانایی مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل همبستگی خطی چند متغیره در پیشبینی ششماه آیندة جریان ورودی به مخزن سد شاهچراغی در استان سمنان، بر اساس دادههای ماهانه آبدهی، دمای متوسط،ماهواره avhrr بارش و سطح پوششبرف چند ماه قبل میباشد. برای تعیین سطح پوششبرف، از تصاویر سنجندهاستفاده گردیده و جداسازی سطح برف با استفاده از روش جداسازی پدیدهها بر اساس حد آستانه هیستوگرام noaaآنها در باند...