یکی از ابزار قدرتمند در پیش بینی رفتار و پاسخ‏های سیستم در حوزه مهندسی شبکه عصبی می‏باشد. در کار حاضر با استفاده از یک شبکه عصبی وابسته به زمان داده‏های موجود حاصل از کار آزمایشگاهی برای مطالعه پارامترهای توربولانس مورد پردازش قرار گرفته است. مدل شبکه عصبی مدل پیش خور می‏باشد و برای تابع آموزش از الگوریتم لونبرگ- مارکوارادت استفاده شده است. داده‏های حاصل از پراب دوبعدی و یک بعدی سیم داغ که به ص...

این مقاله به امکان سنجی وجود آشوب در ساختار سیستم مولد قیمت نفت خام شاخصwti طی دوره 4 آوریل 1983 تا 13 ژانویه 2003 می پردازد. به این منظور از تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی به عنوان آزمون های مستقیم آشوب و آزمون های bds و شبکه عصبی جهت بررسی غیر خطی بودن ساختار سیستم استفاده شده است. نتایج تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی، وجود آشوب در سری زمانی را تایید کرده و تخمین آماره bds و شبکه عصبی، ...

در این تحقیق، از یک شبکه عصبی مصنوعی در برآورد پروفیل پرش هیدرولیکی در حوضچه آرامش همراه با دیواره همگرا  که از حالت­های خاص و پیچیده پرش هیدرولیکی می­باشد، استفاده شده است. تعداد 1500 داده آزمایشگاهی اعماق پرش هیدرولیکی مربوط به مقاطع مستطیلی، برای همگرایی  %7/2،  %4 و %3/5 مورد استفاده قرار گرفته است. در توسعه مدل شبکه عصبی مصنوعی، 10 ساختار پرسپترون، با تعداد لایه­های پنهان و نرون­های مختلف،...

فرآیند نورد در کانال همسان زاویه‌دار از فرآیندهای تغییر فرم شدید پلاستیک جهت دستیابی به ساختار فوق‌ریز دانه می‌باشد. در این مقاله به بررسی این فرآیند و تأثیر پارامترهای آن به کمک مدل‌سازی شبکه‌ی عصبی مصنوعی و رگرسیون غیرخطی پرداخته‌شده است. به‌منظور پیش‌بینی خواص مکانیکی نمونه آلومینیم 6061 حاصل از فرآیند نورد در کانال همسان زاویه‌دار از شبکه عصبی پس انتشار پیش‌خور استفاده‌شده است. پارامترهای ز...

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 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...

در این تحقیق سیستم تعادلی پایپرزین-آب- دی‌اکسیدکربن با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مدل سازی شده است. در مدل از دو شبکه عصبی MLP, RBF استفاده شده است. در یادگیری شبکه‌ها الگوریتم پس انتشار خطا به کار رفته است. برای آموزش و تست شبکه های عصبی یک مرور کلی بر کارهای تجربی در زمینه حلالیت دی اکسیدکربن در محلول آبی پایپرزین انجام شده و داده های تجربی جمع‌آوری و طبقه بندی شده است. نتایج شبکه های عصبی ...

این مقاله یک ترکیب هم­افزای شبکه عصبی آشوب‎گون با پسخوراند خودی، نمای لیاپانوف و تبرید تدریجی را برای حل مسائل بهینه‎سازی ترکیبی نظیر فروشنده دوره گرد (tsp) پیشنهاد می‎دهد. برخلاف شبکه‎های عصبی مصنوعی که با دینامیک گرادیان نزولی به سمت نقطه تعادل پایدار همگرا می‎شوند، شبکه­های عصبی آشوبی دینامیک­های فضایی - زمانی غنی‎تر و ساختار پیچیده‎تری دارند؛ بنابراین انتظار می­رود شبکه عصبی آشوبی توان زیاد...

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 این مقاله از شبکه­های عصبی برای شناسایی خواص ترمودینامیکی محلول لیتیوم برماید-آب که یکی از پرکاربردترین محلول ها در شبیه سازی های ترمودینامیکی می باشد، استفاده شده است. برای آموزش شبکه عصبی از داده های شبیه سازی شده ناشی از تحلیل ترمودینامیکی استفاده شده است. به جای استفاده از معادلات پیچیده دیفرانسیلی و داده های تجربی محدود، استفاده از مدل شبکه عصبی استخراج شده پاسخ های سریع تر و ساده تری ر...