نتایج جستجو برای: مدل شیکه عصبی

تعداد نتایج: 129211  

ژورنال: مرتع و آبخیزداری 2014

خشک‌سالی پدیده‌ای است که برای پیش‌بینی آن نمی‌توان از مدل مشخصی استفاده کرد. بر این اساس، محققان تلاش می‌کنند با استفاده از مدل‌های پیشرفته دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهند. در این زمینه، مدل‌های استوکاستیک خطی، شبکة عصبی مصنوعی، و مدل‌های هیبرید می‌توانند در دقت پیش‌بینی مفید باشند. تحقیق حاضر به بررسی کارایی مدل‌های اتورگرسیو میانگین متحرک تجمعی (ARIMA)، شبکة عصبی مصنوعی مستقیم (DMSNN)، شبکة عص...

ژورنال: اقتصاد مقداری 2018

هدف پژوهش حاضر مقایسه پیش‌بینی شاخص سهام با استفاده از مدل‌های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی است. مربوط‌ترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی تعیین شده است. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1/10/91 الی 30/9/94 جهت پیش‌بی...

پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه یزد - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر 1393

با رشد شبکه های کامپیوتری جرایم اینترنتی نیز در حال افزایش است لذا یافتن روش هایی جهت مقابله با آن ها از اهمیت بالایی برخوردار است. جرم یابی شبکه ای به عنوان راه حلی برای یافتن افراد مجرم مطرح گردید که در آن جمع آوری داده ها، یک فعالیت و چالش اساسی به حساب می آید. یافتن روش هایی که قادر باشد حجم داده های جمع آوری شده را کاهش دهد و از طرفی کیفیت آن ها را نیز برای جرم یابی افزایش دهد، بسیار ضروری...

سید محمودرضا بهبهانی محمد ابراهیم بنی حبیب, محمد ولی پور

در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل‌های استاتیک و دینامیک در شبکه‌های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می‌باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

جهت ارزیابی عملکرد پاشش یک سمپاش زراعی نرخ متغیر، از روش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. داده های لازم برای مدل سازی، از آزمون های مزرعه ای به دست آمد. برای مدل سازی بده خروجی افشانک ها،727 شبکه با چهار نوع مدل عصبی مصنوعی خطی، پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و رگرسیون تعمیم یافته آزمون شدند. برای هر افشانک 45، 22 و 23 داده به ترتیب برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش استفاده شد. مدل تابع پایه شعاعی...

Journal: : 2022

با توجه به رشد بالای جمعیت در جهان و نیاز اطمینان از امنیت غذایی، افزایش تولید واحد سطح محصولات زراعی به‌منزلة راهبردی اساسی حل مسئلة تأمین غذا به‌شمار می‌رود. سوی دیگر، وجود محدودیت زیرکشت پایین‌بودن میانگین عملکرد برخی کشاورزی مانند گندم کشور، محصول می‌تواند راهکاری عملی پاسخ کشور محسوب شود. یکی مهم‌ترین بیماری‌های فوزاریوم است که، نقش پیش‌بینی این بیماری جلوگیری کاهش بهره‌وری محصول، مدل‌هایی...

ژورنال: :پژوهش های اقتصادی ایران 0

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...

محمد شعبانی

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...

ژورنال: :مجله اپیدمیولوژی ایران 0
آذر اسد آبادی a asadabadi msc, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranکارشناس ارشد آمار زیستی، گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران عباس بهرامپور a bahrampour professor, phd, modeling of health research center, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranاستاد گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران علی اکبر حقدوست aa haghdoost associate professor, phd, modeling of health research center, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranاستاد گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران

مقدمه و اهداف: در سال‎های اخیر، توجه قابل ملاحظه‎ای به مدل‎های آماری برای طبقه‎بندی داده‎های پزشکی با توجه به بیماری‎های مختلف و پیامدهای آن‎ها شده است. شبکه‎های عصبی مصنوعی به دلیل عدم نیاز به پیش فرض با موفقیت برای تشخیص الگو و پیش‎بینی در برخی از مطالعه های بالینی استفاده شده‎اند. هدف از این مطالعه، مقایسه دو مدل آماری شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرط...

در این مطالعه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغیره، برنامه‌ریزی ژنتیک و ترکیب شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی اکسیژن‌خواهی بیوشیمیایی ماهانه آب (BOD) در ایستگاه خروجی سد کرج بررسی شد و تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها روی عملکرد مدل‌ها بوسیله تجزیه موجک مورد تحقیق قرار گرفت. به این منظور در مدل پیشنهادی اول، سری زمانی BOD مشاهداتی بوسیله توابع تبدیل مختلف در سطوح مختلفی به زیر سری‌ها تجزیه شد...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید