چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (MLP) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (BP)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (LM)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

در دهه‌های اخیر به‌دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش‌بینی رواناب از روی داده‌های بارش به مسئله‌ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته‌ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. در این تح...

در سال های 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 می شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده هابه 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 ایستگاه های پ...

مقدمه : کتابخانه­ها و مراکز اطلاع­رسانی معمولاً با استفاده از ابزار لیب­کوآل به بررسی کیفیت خدمات می‏پردازند. در تجزیه و تحلیل لیب­کوآل می­توان از شبکه عصبی مصنوعی استفاده نمودکه با درجه خطای پایین به بررسی سطح خدمات می­پردازد. پژوهش حاضر در پی آن است که به معرفی شبکه عصبی مصنوعی بپردازد تا در پیش بینی کیفیت خدمات سایر کتابخانه های دانشگاهی مثمر ثمر واقع شود.   روش کار: این پژوهش با استفاده از ر...

در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل‌های استاتیک و دینامیک در شبکه‌های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می‌باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...

امروزه، سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد کشور را تشکیل می دهد. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت خاصی برخوردار شده است تا بتوانند بالاترین بازده را از سرمایه گذاری خود کسب کنند. از سوی دیگر، شاخص قیمت سهام نشان¬دهنده وضعیت کلی بازار سهام است و می تواند به پیش بینی سهامداران جهت سرمایه گذاری کمک کند. اغلب در سالهای گذشته از روشهای کلاسیک برای پیش بینی قیمت سهام استف...

پیش‍بینی ماهانه جریان رودخانه در برنامه‌ریزی‌های بلندمدت منابع آب نقش کلیدی ایفا می‌کند. در مقاله حاضر برای افزایش دقت پیش‌بینی‌‌ جریان ماهانه رودخانه کرخه در محل ورودی به سد کرخه در فصل زمستان از تکنیک ترکیب مدل‌ها استفاده شده است. بدین منظور، پنج مدل شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی رگرسیون تعمیم یافته، رگرسیون بردار پشتیبان، K نزدیک‌ترین همسایگی و رگرسیون خطی با ساختار بهینه به عنوان مدل‌های منفر...

در این مطالعه قابلیت مدل‎های شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می‌شود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه‌ عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سری‌های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با ...

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 ...