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...

در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی  بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...

در این مقاله یک مدل بهینه سازی چندهدفة نوین برای انتخاب نقاط بهینه در شبکه توزیع آب به منظور نصب ابزار های اندازه گیری فشار ارائه می شود. داده های فشار سنجی جمع آوری شده در نقاط منتخب (بهینه) می تواند بعداً برای واسنجی مدل مورد استفاده قرار گیرد. توابع هدف، افزایش دقت پیش بینی مدل واسنجی شده و کاهش هزینه کل نمونه برداری می باشند. به منظور کاهش زمان اجرا، مدل بهینه سازی چندهدفه با تلفیقی از الگور...

پیش‌بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی سیستم مدیریت مواد زاید جامد شهری دارد. اما به دلیل طبیعت ناهمگون و تأثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل بر تولید، همواره با مشکلات زیادی همراه بوده است. شبکة عصبی مصنوعی اخیراً در بسیاری از کاربردهای مهندسی نظیر مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری قدرتمند در مدلسازی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق با توجه به دینامیک و پیچیده بودن سیستم...

بارش مهمترین سنجه­ی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیش­بینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانه­ی ایستگاه همدید اصفهان در بازه­ی آماری (1951-2009) به مدت 59 سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش­بینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، 70 درصد داده­ها جهت آموزش شبکه و 30 درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لای...

در این مقاله با استفاده از اطلاعات سری زمانی قیمت و بازده سهام چند شرکت در بازار بورس تهران، به پیش بینی قیمت سهام و نیز ارائه مدل بهینه پرداخته می شود. روشهای پیش بینی مورد استفاده در تحقیق، به سه دسته تقسیم شده اند: روشهای پیش بینی براساس مدلهای خطی (کوتاه مدت و بلندمدت)، روشهای پیش بینی براساس مدلهای غیرخطی (شبکه های عصبی غیرخطی) و مدل شبکه عصبی با ساختار پیشنهادی، در هر مورد نتایج به دست آم...

سابقه و هدف: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش خور ب...

در این مقاله به منظور پیش بینی درصد ورشکستگی شرکت های بورسی از مدلهای  شبکه عصبی فازی استفاده گردیده که توانایی کار در محیط پویا و غیر قطعی را امکان پذیر می سازد. در این میان با استفاده از منطق فازی متغییر های مختلف کلامی به منظور تعریف هر شاخص مشخص گردیده است و با ایجاد توابع عضویت هر کدام با استفاده شبکه عصبی به ایجاد یک سیستم یادگیرنده اقدام شده است. از میان مدل های مختلف شبکه عصبی،شبکه پرسی...

دقت پیش بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش بینی است. امروزه به رغم وجود روشهای متعدد پیش بینی، هنوز پیش بینی دقیق مالی کار چندان ساده ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق تر می باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش بینی، کار بسیار دشواری می باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق تر با یکدیگر ...

ماهیت روابط تشریح کننده بسیاری از فرایندهای واقعی زندگی به ویژه در حوزه های تجاری و مدیریتی اغلب غیر خطی هستند. لذا پیش بینی رفتار چنین فرایندهایی نیازمند ابزارهای دقیق و اثر بخش است. شبکه های عصبی مصنوعی قادرند به عنوان یک ابزار مهم مدل سازی در پیش بینی مسائل کسب و کار، نقایص مدل های معمول را جبران نمایند. هدف مقاله حاضر نشان دادن برتری شبکه های عصبی در پیش بینی فرایند های غیر خطی در مقایسه با...