مدل‏های مفهومی بر مبنای هوش مصنوعی، اغلب برای پیش بینی‏های کوتاه مدت و میان مدت هیدورلوژیکی به کار رفته اند. در این مقاله با استفاده از مفهوم تولید مجموعه ای از پیش بینی ها1 (esp) و تفکیک مدل‏سازی برای متغیرهای اقلیمی و هیدرولوژیکی، از مدل‏های مفهومی برای پیش بینی بلندمدت حجم جریان رودخانه زاینده رود در محل ورودی به سد زاینده رود استفاده می شود. سیستم استنتاج فازی برای پیش بینی بارش فصلی به صور...

مدل‏های مفهومی ‌بر مبنای هوش مصنوعی، اغلب برای پیش‌بینی‏های کوتاه مدت و میان مدت هیدورلوژیکی به کار رفته اند. در این مقاله با استفاده از مفهوم تولید مجموعه ای از پیش‌بینی‌ها1 (ESP) و تفکیک مدل‏سازی برای متغیرهای اقلیمی‌و هیدرولوژیکی، از مدل‏های مفهومی ‌برای پیش‌بینی بلندمدت حجم جریان رودخانه زاینده رود در محل ورودی به سد زاینده رود استفاده می‌شود. سیستم استنتاج فازی برای پیش‌بینی بار...

پیش بینی زبری سطح یک پیش نیاز اساسی برای ایجاد یک مرکز ماشین کاری خودکار می باشد. بهینه سازی فرآیند ماشین کاری در این راستا از اهمیت خاصی برخوردار است. در این مقاله از رهیافت ترکیبی فازی- عصبی (سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی anfis) به منظور پیش بینی زبری سطح در تراش کاری خشک استفاده شده است. به طوری که داده های حاصل از آزمایش ها به منظور ایجاد قواعد فازی و ویرایش این قواعد به کمک شبکه های عصبی...

لزومِ پیشبینى بده رودخانه در کارهاى عمرانى، برنامهریزى براى استفادة بهینه از مخازن سدها، ساماندهىِ رودخانهو هشدار سیل، کاملاً احساس مىشود. در این راستا مسئلۀ بارش- رواناب بیشترین توجه مدلسازهای شبکههای عصبی2 برای پیشبینی بارش- MLP مصنوعی 1 را به خود معطوف کرده است. در این تحقیق از شبکههای عصبی چند لایهرواناب حوضه آبریز برفگیر لیقوانچای واقع در استان آذربایجان شرقی استفاده شده است. اطلاعات این حوضه...

در این مقاله از سیستم استنتاج فازی (FIS) جهت مدل‌سازی میدان جابه‌جایی سطحی پوسته زمین در منطقه ایران استفاده شده است. سیستم استنتاج فازی سیستمی است که از پایگاه قواعد اگر-آنگاه فازی برای شناخت ویژگی‌های پدیده مورد نظر استفاده می‌کند. با توجه به اینکه این سیستم قابلیت مدل‌سازی پدیده‌های غیرخطی را داراست، در نتیجه در این مقاله از این روش جهت مدل‌سازی تغییرات سطحی پوسته زمین در فلات ایران استفاده ...

در این مقاله از 221 داده آزمایشگاهی که توسط محققین مختلف گردآوری شده است استفاده می شود.این داده ها در حالت با بعد و بدون بعد توسط ماشین بردار پشتیبان , شبکه های عصبی, سیستم استنتاج فازی عصبی تحلیل و بررسی می شوند که هدف آن نشان دادن روش کاشین بردار پشتیبان نسبت به سایر الگوریتم ها و همچنین روابط تجربی می باشد. و در نهایت به آنالیز حساسیت داده ها توسط این روش پرداخته که در حالت با بعد به عرض پا...

چکیده بررسی ویژگی های هیدرولیکی خاک هم چون رطوبت خاک برای مطالعه و مدل سازی حرکت آب و املاح بسیار مهم می باشد. اگر چه این خصوصیات هم اکنون جزء مهم ترین عوامل مورد استفاده در تحقیقات کشاورزی، اکولوژیکی و مدل های آبیاری-زه کشی هستند، اما به آسانی در دسترس نمی باشند. در تحقیق حاضر، قابلیت شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی در بهبود تخمین میزان رطوبت خاک بررسی می شود. داده های به کا...

بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیات بشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاری از مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّ مهمی بر عهده دارد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی از جمله روشهای نوین م یّباش دّ ک هّ برای تخمین و پیشبینی پارامترها با استفاده از ارتباط ذاتی بین دادهه اّ توس عّه یا...

تغییر اقلیم و افزایش دما یکی از مسائل مهم زیست محیطی به حساب می آید که می تواند بر کشاورزی یک منطقه اثر بگذارد. تبخیر-تعرق پتانسیل و نیاز آبی محصولات کشاورزی هر منطقه متأثر از تغییرات اقلیمی است. در سال های اخیر استفاده از سیستم های هوشمند برای برآورد پدیده های هیدرولوژی افزایش چشمگیری داشته است. این پژوهش با هدف امکان تخمین تعرق مرجع در شرایط تغییر اقلیم برای طول دوره روزانه، ماهانه، 10روزه و ...

برای پیش­بینی مقدار جریان ورودی، معمولا دو روش کلی مدل‌سازی متکی به فرآیند و مدل­سازی متکی به داده استفاده می‌شود. از جمله روش‌های متکی به داده در زمینه پیش­بینی جریان رودخانه، مدل­های شبکه عصبی مصنوعی، مدل­های رگرسیون، مدل­های سری­زمانی و مدل­های منطق­فازی می­باشد. در این تحقیق کارایی روش دیگری به نام تکنیک توابع متعامد تجربی نسبت به روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی برای پیش­بینی ...