در این مطالعه ارتباط بین وزن­های تولد، از شیرگیری و پایان پروار با وزن دنبه 69 رأس گوسفند بلوچی توسط روش­های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چندگانه بررسی شد. هر دو روش با دقت بالایی وزن دنبه را پیش­بینی کردند. هر چند که میانگین خطا به صورت معنی­داری در روش شبکه عصبی مصنوعی کمتر از رگرسیون چندگانه بود. ضریب تعیین برآورد شده در روش شبکه عصبی مصنوعی (93/0) بالاتر از رگرسیون چندگانه (81/0) به دست آمد. ...

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...

چکیده      تأخیر در تأمین نفت گاز، پیامدهای سیاسی، اجتماعی و اقتصادی وسیعی را به دنبال دارد؛ بنابراین پیش بینی دقیق تقاضای نفت گاز بسیار مهم است. استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی کاربرد زیادی دارد. طراحی مناسب پارامترهای (ساختار) شبکه موجب می شود دقت و عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی افزایش یابد. در بیشتر مطالعات از روش سعی و خطا برای تنظیم پارامترهای شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود ...

در این مقاله به منظور اکتشاف حفرات زیرزمینی با شکلهای نزدیک به کره، استوانه افقی یا عمودی ودر راستای بالابردن دقت نتایج تفسیر بی هنجاریهای گرانی ،کمک به تجربیات مفسر و مقاومت بیشتر در برابر سطوح متفاوت نوفه ، از شبکه عصبی-فازی تطبیقی چند گانه MANFIS استفاده شده است. در این پژوهش با قرار گرفتن دو سیستم عصبی فازی تطبیق پذیر به صورت موازی با یکدیگر یک شبکه عصبی-فازی تطبیق پذیر چند گانه طراحی شد که...

زمینه و هدف: طبقه بندی تصاویر یکی از روش های مهم درتفسیرتصاویر ماهواره ای است که کاربرد زیادی در بررسی تغییرات زمین دارد. در این میان داده های ماهواره ای به دلیل ارایه اطلاعات به روز، ارزان بودن و تنوع اشکال بهترین وسیله برای آشکارسازی و ارزیابی تغییرات شناخته شده است. از طرفی دیگر در سال های اخیر روش های شبکه های عصبی مصنوعی به طور وسیع و گسترده جهت طبقه بندی داده های ماهواره ...

در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...

بررسی تغییر رخساره‎های زمین‌شناسی در مطالعه مخازن هیدروکربوری اهمیت به سزایی دارد. بررسی و طبقه بندی بازتاب‌های لرزه‌ای، روشی توانمند در شناخت و طبقه بندی رخساره های زمین شناسی و پیش بینی توزیع رخساره‌های مخزن است. در این مقاله، روشی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی رقابتی برای شناسایی و طبقه بندی رخساره های مخزن از روی داده های لرزه نگاری معرفی شده است. اساس این روش، خصوصیات بازتاب لرزه‌ای بدون ک...

در این مقاله از 2 روش شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و درونیابی کریژینگ فراگیر جهت برآورد مکانی تغییرات سرعت پوسته زمین در ایران استفاده شده است. در هر 2 روش جهت تست و ارزیابی نتایج بدست آمده از 7 ایستگاه GPS که مقادیر سرعت آنها نسبت به صفحه اوراسیا معلوم بوده، استفاده شده است. میانگین خطای نسبی بدست آمده از این مقایسه 48/13+ درصد برای شبکه عصبی و 38/25+ درصد برای روش کریژینگ فراگیر در مولفه شمالی (VN)...

هدف اصلی این تحقیق تخمین میانگین دبی جریان روزانه رودخانه کارون با استفاده از روش آنالیز موجک متقاطع می باشد. برای این منظور از داده های میانگین دبی جریان روزانه در محل ایستگاه بهشت آباد و اطلاعات بارش روزانه مربوط به 17 ایستگاه هواشناسی در طول دوره آماری 2008-1999 استفاده گردید. از موجک مختلط مورلت به عنوان تابع آنالیزگر استفاده شد. تجزیه موجک برای هر یک از سری های بارش روزانه و دبی جریان روزا...

استفاده از مدل­های تجربی آماری از روش ­های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روش‌های آماری بوده که می­ تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش ­فرض و دارای محدودیت­هایی مانند نرمال بودن توزیع داده­ ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش­ های جدید مثل شبکه­ های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...