یکی از جنبه‌های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه‌ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه‌ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

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...

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...

تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...

از فاکتورهای مهم در پیش بینی عملکرد tbm، تعیین نرخ نفوذ حفاری و نرخ پیشروی است. هدف اصلی از این مطالعه، بررسی استفاده از آنالیز مؤلفه های اصلی در پیش بینی نرخ نفوذ tbmبا استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی است. یکی از بخش های مهم در استفاده از روش شبکه های عصبی به منظور پیش بینی، انتخاب پارامترهای ورودی است. آنالیز مؤلفه های اصلی یکی از روش هایی است که با استفاده از آن می توان پارامترهای مؤثر ب...

کنجد یکی از مهم ترین دانه های روغنی با ارزش تغذیه ای و عملکردی بالا در دنیا می باشد. بنابراین مدل سازی و بررسی رابطه بین عواملی که می تواند بر کیفیت روغن کنجد استحصال شده تأثیرگذار باشد، حائز اهمیت است. در این پژوهش، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و سیستم استنتاج عصبی - فازی سازگار (ANFIS) برای پیش بینی کیفیت روغن کنجد استخراج شده به روش پرس مورد استفاده قرار گرفت. مدل به دست آمده از شبکه عصبی مصنو...

سابقه و هدف: پیش‌بینی دقیق تولید شیر یکی از ملزومات مدیریت دامپروری و مدل‌سازی درآمد دامداران در تجزیه و تحلیل های هزینه-فایده می‌باشد. بطوری که پیش‌بینی دقیق رکوردهای آینده می‌تواند طول دوره رکوردبرداری را کاهش دهد. برآوردهای زودهنگام ارزش اصلاحی گاوهای نر با استفاده از رکوردهای بخشی از دوره شیردهی می‌تواند باعث کاهش فاصله نسل و بیشتر شدن شدت انتخاب و پیشرفت ژنتیکی گردد. مدل خطی یکی از روشهای ...

در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...

پارامترهای ژئومکانیکی و پتروفیزیکی مخزن همانند سرعت موج برشی، تخلخل و تراوایی از جمله پارامترهای مهمی هستند که در شبیه‌سازی مخازن هیدروکربوری و استراتژی‌های اکتشافی نقش موثری ایفا می کنند. اخیراً روش‌های هوش مصنوعی به‌منظور پیش‌بینی این پارامترها با استفاده از داده‌های چاه پیمایی به‌کاربرده شده‌اند. بااین‌حال پیش‌بینی ویژگی‌های مخازن ناهمگن همواره با دشوارهای بسیاری همراه است و به‌سختی پاسخ مناس...

زمینه و هدف: از آن جایی که سیستم عصبی انتریک پیچیده است و نیاز به شناخت بیشتری دارد لذا، تصمیم گرفتیم که فعالیت میو الکتریکی روده باریک را به جهت شناخت بهتر سندرم روده تحریک پذیر، با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مدل سازی کنیم چون بر اساس اطلاعات تجربی، در این بیماری میزان سروتونین در سیستم عصبی انتریک افزایش یافته است و سیستم عصبی انتریک نیز بیش از اندازه فعال و حساس می شود، هدف این تحقیق اث...