در این پژوهش یک شبکه عصبی موجک بهبود یافته ی فازی با فیدبک داخلی برای شناسایی سازه طراحی و پیشنهاد خواهد شد و جهت شناسایی سازه ها مورد استفاده قرار می گیرد. فیدبک داخلی با افزودن بازخورد در لایه دوم از شبکه های موجک عصبی در حقیقت المان حافظه را به شبکه اضافه کرده و باعث می شود سیستم رفتار زمانی مناسبی از خود نشان دهد.برای تنظیم پارامترهای شبکه، الگوریتم لونبرگ- مارکواردت بهبود یافته به همراه رو...

بدون شک اولین قدم در مدیریت رودخانه پیش­بینی بارش سطح حوضه آبریز می­باشد. با این حال، با توجه به بالا بودن خاصیت تصادفی فرآیندها، بسیاری از مدل­ها هنوز هم به منظور تعریف چنین پدیدة پیچیده­ای در زمینه مهندسی هیدرولوژیک توسعه داده می­شوند. اخیراً شبکه­های ­عصبی ­مصنوعی به عنوان یک برون­یابی و درون‌یابی غیرخطی گسترده توسط هیدرولوژیست­ها مورد استفاده قرار می­گیرد. در پژوهش حاضر، تجزیه و تحلیل­ موجک ...

سفره ‏های آب زیرزمینی غالباً به عنوان سیستم ‏هایی با ویژگی ‏های غیرایستا و غیرخطی شناخته می ‏شوند. مدل‏ سازی این سیستم ‏ها و پیش ‏بینی حالت ‏های آینده آن ‏ها نیازمند تشخیص این ویژگی‏ های بنیادی است. اخیراً، آنالیز موجک به دلیل توانایی آن در رمزگشایی ویژگی‏ های اشاره‏ شده، به طور گسترده ‏ای در زمینه پیش ‏بینی سری‏ های زمانی هیدرولوژیکی مورد استفاده قرار گرفته ‏است. در این مقاله توانایی مدل ترکیبی ...

شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور می باشد. از این رو پیش بینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژی های سرمایه گذاری، یکی از مسائل مهم به شمار می رود. از جمله روش های پیش بینی پرکاربرد در سری های زمانی مالی، شبکه عصبی می باشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیش فرض ها در خصوص داده ها، گسترش زیادی نسبت به روش های آماری یافته است. اما وجود نویز...

نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها ×27 توسط موجک گابور، بعنوان داده های آموزشی به شبکه عصبی اعمال گردید. سپس برای تست شبکه، یک دسته از داده ها که در آموزش شبکه...

امروزه استفاده ی روز افزون از تجهیزات الکترونیکی و بارهای غیر خطی در سیستم قدرت، مسئله کیفیت توان را به یک موضوع مهم تبدیل کرده است. در این مقاله برای شبیه سازی وقایع کیفیت توان به طور همزمان از دو روش مدل سازی ریاضی و داده های حاصل از شبیه سازی با نرم افزار pscad استفاده شده است. با توجه به عملکرد بسیار خوب شبکه های عصبی در کارهای تشخیص الگو و طبقه بندی، شبکه عصبی چند لایه برای طبقه بندی وقایع...

در این تحقیق پیش­بینی تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز شریف­آباد استان قم با بهره­گیری از برخی مدل­های هوشمند می­باشد. به این منظور از داده­های ماهیانه تراز آب زیرزمینی در سه حلقه چاه مشاهده­ای واقع در حوضه آبریز شریف­آباد در مدل سازی­ها استفاده شده است. جهت مقایسه نتایج حاصل از مدل­های هیبرید آنالیز موجک-شبکه عصبی (wnn)، برنامه­ریزی ژنتیک (gp)، رگرسیون خطی چند متغیره (mlr) و شبکه عصبی مصنوعی (ann) ...

روش های مختلفی برای کنترل تطبیقی سیستم های غیرخطی با پارامترهای نامعلوم و ناشناخته مطرح گردیده است. البته این نامعینی ها ثابت و یا با تغییرات آرام در نظر گرفته می شوند. گاهی این نامعینی ها ثابت نیستند که می توانند ناشی از پارامترهای متغیر با زمان سیستم و یا اختلال های وارد شده به سیستم باشد. روش های متعارف کنترل تطبیقی در کنترل این نوع سیستم ها، محدودیت هایی دارند. در نتیجه بررسی سیستم های متغی...

پیش بینی کمیت تولید، نقشی اساسی در بهینه سازی و برنامه ریزی 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...

پیش‌بینی بازارهای مالی یکی از سرفصل‌های مهم در حوزه مالی و مطالعات پژوهشی است. اهمیت پیش‌بینی از یک سو و پیچیدگی آن از سوی دیگر باعث شده است که تحقیقات زیادی در این زمینه انجام شود. در این پژوهش از یک روش ترکیبی شامل تبدیل موجک، مدل ARMA-EGARCH و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش­بینی یک دوره­ای قیمت سهام در بازارهای ایران و آمریکا استفاده شده است. ابتدا به کمک تبدیل موجک سری زمانی را به چند سری جزئی و...