در این تحقیق مقایسه­ای بین شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و مدل­های رگرسیونی خطی در تخمین وزن خشک و جذب فسفر گیاه ذرت از روی فسفر خاک استخراج‌شده توسط عصاره­گیرهای مختلف انجام یافت.  برای این منظور 25 نمونه مرکب خاک سطحی (cm30-0) از نقاط مختلف استان آذربایجان شرقی جمع‌آوری و در آن خاک­ها گیاه ذرت (سینگل کراس 704) در سه تکرار در گلخانه کشت شد. بعد از 60 روز گیاهان برداشت و وزن خشک بخش هوایی و غلظت فسفر ...

در این تحقیق، با استفاده از داده های مشاهده شده تشت کلاس a، کاربرد روش های رگرسیون غیر خطی، شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و هم چنین روش تجربی استیفنز- استوارت، جهت برآورد تبخیر روزانه منطقه کرمان مورد بررسی قرار گرفت. در روش های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و رگرسیون غیر خطی، مقادیر دما، فشار، رطوبت نسبی، تابش خورشیدی و سرعت باد، با پنج ترکیب مختلف به عنوان متغیره...

هدف از این پژوهش ارائه روشی هوشمند مبتنی بر شبکه‏های عصبی مصنوعی برای مدل‌سازی قابلیت منطقه حفاظت‏شده ارسباران برای عبور جاده برای طراحی و اصلاح و توسعه مناسب شبکه جاده و راه‏های ارتباطی موجود در منطقه است. ابتدا با استفاده از فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و روش ترکیب وزن‏دهی خطی (WLC) و به‌کارگیری لایه‌های اطلاعاتی مؤثر بر مسیریابی، نقشه شایستگی جاده‏سازی برای تهیه نمونه‌های آموزشی در محیط A...

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...

زمینه و هدف: شناسایی آبهای زیرزمینی آلوده به آرسنیک با استفاده از پارامترهای سطحی خاک و مدلسازی این رابطه در دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه میتواند در مدیریت منابع آبی منطقه مفید باشد. مواد و روشها: در این مطالعه برآورد پتانسیل آلودگی آرسنیک آب های زیرزمینی سنندج با استفاده از مدل های رگرسیون خطی چندگانه و شبکه عصبی مصنوعی مورد آزمون قرار گرفت. در این راستا از بین چاه ها ی مجو...

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...

در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می‌شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...

زمینه و هدف: در فرآیند مدل سازی، زمانی که بین متغیرهای کمکی همبستگی های نسبتا قوی وجود داشته باشد، هم خطی چندگانه ایجاد شده و باعث کاهش کارآیی مدل می گردد. هدف از این مطالعه استفاده از تحلیل مولفه های اصلی برای تعدیل اثر هم خطی چندگانه در مدل های رگرسیون لجستیک و شبکه عصبی مصنوعی و بررسی تاثیر آن بر صحت و دقت پیش بینی سندرم متابولیک بود. روش بررسی: در این مطالعه توصیفی – تحلیلی تعداد 347 نفر از...

این تحقیق به پیش بینی پذیری رفتار بازده سهام در بورس اوراق بهادار بوسیله مدل خطی عاملی و شبکه های عصبی مصنوعی می پردازد. جهت آزمون این مساله، قیمت روزانه سهام شرکت توسعه صنایع بهشهر به عنوان نمونه انتخاب شده است. متغیرهای مستقل (ورودی های) تحقیق، پنج متغیر کلان اقتصادی، یعنی شاخص کل قیمت بورس تهران، نرخ ارز (دلار) در بازار آزاد، قیمت نفت، قیمت طلا می باشد. برای برازش مدل عاملی از رگرسیون خطی چن...

استفاده از مدل­های تجربی آماری از روش ­های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روش‌های آماری بوده که می­ تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش ­فرض و دارای محدودیت­هایی مانند نرمال بودن توزیع داده­ ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش­ های جدید مثل شبکه­ های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...