شناخت دقیق پارامترهای هیدروژئولوژیکی مانند قابلیت انتقال، هدایت هیدرولیکی و ضریب ذخیره یا آبدهی ویژه از جمله پارامترهای مهم برای پیش‏بینی شرایط آبخوان هستند که عموماً تعیین آنها برای نقاط مختلف آبخوان با هزینه‏های فراوانی انجام می‏‌شود. در سال‏های اخیر، از مدل‏های هوش مصنوعی به عنوان جایگزین روش‏های انطباق منحنی تیپ برای تعیین پارامترهای هیدرودینامیکی آبخوان‏ها استفاده شده است. بنابراین، در مطال...

چکیده در این پژوهش ویژگی های سینتیک آبگیری اولتراسوند-اسمز تُرُب توسط توابع مختلف فعال سازی شبکۀ عصبی نظیر لگاریتم سیگموئید و تانژانت هیپربولیک پیش بینی گردید. مقادیر جذب مواد جامد و کاهش آب به عنوان خروجی و زمان غوطه وری، غلظت محلول اسمزی، نوع پیش تیمار و محتوی رطوبتی به عنوان ورودی انتخاب گردید. در این مطالعه به منظور بدست آوردن بهترین نتیجه در پیش بینی پارامترهای اولتراسوند-اسمز تُرُب از دو نوع ...

پیش­بینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیش­بینی کوتاه مدت بار به ویژگی­های بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از داده­های واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیش­بینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداخته­ایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی ...

تا کنون برای پیش بینی بازده سهام و بازده شاخص از روش های متعددی استفاده شده است در این میان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مصنوعی یکی از روش های پیش بینی بازده شاخص بوده است. در حال حاضر به دنبال بررسی عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه برای پیش‌بینی بازده شاخص هستیم. بدین منظور از شاخص بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است و عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه و شبکه عصبی پرسپترون مقایسه شده‌اند. نوع آزمون عملکر...

تعیین نرخ نفوذ مته یکی از موارد پر اهمیت در صنعت حفاری می‌باشد. عموما، دو روش برای مدل‌سازی نرخ نفوذ مته وجود دارد که عبارتند از مدل‌های فیزیکی و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی. کارایی مدل‌های فیزیکی با توجه به نقاط ضعفی مانند استفاده از ضرایب تجربی، نیاز به داده‌های جانبی زیاد، مورد تردید می‌باشد. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی می‌توانند با توجه به محدودیت داده‌های در درسترس، ابزاری مناسب جهت پیش‌...

قطع درخت در بین مؤلفه‌های بهره‌برداری، اهمیت زیادی دارد. برآورد تولید تجهیزات جنگلی، بخش مهمی از مدیریت هزینه‌ها در یک واحد جنگلداری است که با کاهش هزینه‌های عملیات همراه است. به عبارت دیگر، هزینه‌های بالای سرمایه‌گذاری در بهره‌برداری جنگل، دلیل خوبی برای تحقیقات مهندسی جنگل و همچنین مدل‌سازی زمان می‌باشد. روشهای زیادی مانند انواع رگرسیون‌ها، منطق فازی، شبکه‌های عصبی و غیره برای پیش‌بینی زمان ق...

تشخیص آفت سوسک چهار نقطه­ای نخود  توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی سامان ساجدیان1* چکیده: نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره­گیری از شبکه­های عصبی مصنوعی شبیه­سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 27×18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها توسط موجک گابور، بعنوان داد...

استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی گیر لوله های حفاری در ایران سابقۀ چندانی ندارد و تاکنون در راستای ارزیابی علل گیر لوله ها و پیش بینی آن در ایران به طور کاربردی مطالعه جامع و یکپارچه ای نشده که با توجه به اهمیت قضیه، جای کار بسیاری در زمینۀ تحقیقات برای آن فراهم است. داده های مقاله حاضر از گزارش های روزانۀ حفاری چاه های یکی از میادین شرکت نفت فلات قاره اخذ شده که در آن، این داده ها به دو ...

تا کنون برای پیش بینی بازده سهام و بازده شاخص از روش های متعددی استفاده شده است در این میان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مصنوعی یکی از روش های پیش بینی بازده شاخص بوده است. در حال حاضر به دنبال بررسی عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه برای پیش بینی بازده شاخص هستیم. بدین منظور از شاخص بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است و عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه و شبکه عصبی پرسپترون مقایسه شده اند. نوع آزمون عملکر...

در جامعه مصرفی و بازار رقابتی امروز، وفاداری مشتریان رمز بقای سازمان و پاداش با ارزشی است که نوید دهنده افزایش سود دهی شرکت در دوره دراز مدت است. به همین دلیل، پیش بینی و اندازه گیری میزان وفاداری مشتریان برای سازمان ها مخصوصاً بانک ها از اهمیت خاصی برخوردار است تا بتوانند بالاترین بازدهی و سود آوری را کسب نمایند. اکثر تحقیقات انجام شده در زمینه وفاداری مشتریان در سال های گذشته، به شناسایی متغیر...