شبیه‌سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسائل مهم در مدیریت منابع آب می‌باشد. اندازه‌گیری مقدار رسوب به روش‌های متداول عموماً مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده، گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نیست. در این پژوهش برای تخمین رسوبات رودخانه کشکان واقع در استان لرستان، از شبکه عصبی موجک استفاده شد و نتایج آن با روش‌های مرسوم هوشمند همچون شبکه عصبی مصنوعی مقایسه شد. پارامتر دبی، دما، میزان مواد ج...

منابع آب زیرزمینی یکی از مهم­ترین منابع تأمین آب می­باشند، از این­رو مدل­سازی آن­ها بسیار حائز اهمیت می­باشد. ارزیابی و پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به پیش­بینی منابع آب زیرزمینی کمک می­کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (WNN) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پیش­بینی سطح آب زیرزمینی (GWL)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (RMSE) و ضر...

پیش‌بینی میزان مصرف آب شرب شهری یکی از دغدغه‌های نوین جوامع شهری معاصر بوده است. در این راستا، تحقیقات زیادی در زمینه مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف انجام شده است. با معرفی شبکه عصبی مصنوعی، بحث پیرامون نحوه بهینه‌سازی آن‌ها با استفاده از روش‌های مختلف، بخصوص تبدیلات موجک داغ شد. در اغلب پژوهش‌ها اثر استفاده از تبدیلات موجک بر روی عملکرد و دقت مدل‌های عصبی مورد توجه قرار گرفت، اما تاثیر استفاده از...

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) ...

توزیع ابعادی توده سنگ خرد شده، از مهم‏ترین پارامترها در انفجار معادن روباز است که می‌تواند بر بازدهی عملیات استخراج و فرآوری تاثیر گذار باشد. به‌منظور ارزیابی نتایج حاصل از انفجار، روش پردازش تصویری دیجیتال یک روش غیر مستقیم سریع و قابل اعتماد است. در این تحقیق بر پایه روش‌های استخراج ویژگی‌های دیداری و استفاده از شبکه های عصبی، الگوریتمی جهت تعیین توزیع دانه بندی توده سنگ خرد شده ناشی از انفجا...

شاخص کل قیمت سهام یک سری زمانی غیرخطی و نامانا است که دارای شکست های ساختاری می باشد، رفتار آن آشوبناک است و تحت تأثیر عوامل متعددی قرار دارد. پیش بینی شاخص کل با استفاده از روش های کلاسیک اقتصادسنجی، به دلیل مفروضات محدودکننده و غیرواقعی، دشوار می باشد و قابلیت اتکای بالایی ندارد. به همین منظور با به کارگیری روش های هوشمند و علوم غیرخطی، سعی بر آن است که این مشکلات هموار شود. با ترکیب چارچوب ش...

منابع آب زیرزمینی یکی از مهم­ترین منابع تأمین آب می­باشند، از این­رو مدل­سازی آن­ها بسیار حائز اهمیت می­باشد. ارزیابی و پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به پیش­بینی منابع آب زیرزمینی کمک می­کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (mlr)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (wnn) و شبکه عصبی مصنوعی (ann) در پیش­بینی سطح آب زیرزمینی (gwl)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (rmse) و ضر...

سابقه و هدف: تخمین دقیق مقدار تبخیر-تعرق مرجع برای انجام بسیاری از تحقیقات ضروری و از مهم‌ترین مسائل در طرح‌های آبیاری و زهکشی و منابع آب به شمار می‌رود. یکی از این مسائل که می‌تواند در راستای اهداف ذکرشده اعمال شود، پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع برای آینده است تا بتوان با برنامه‌ریزی‌های مناسب، امکان استفاده بهتر از منابع موجود را فراهم نمود (7). در سال‌های اخیر استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و مدل ...

جبرانسازی سری با خازن روشی است که در سیستم های قدرت برای کاهش مشکلات ناشی از راکتانس خطوط انتقال استفاده می شود. با کاهش راکتانس موثر خطوط، این خازن ها می توانند پایداری گذرا را افزایش و قابلیت بارپذیری این خطوط را بهبود دهند و همچنین با کنترل مقدار این راکتانس می توان بار به اشتراک گذاشته بین خطوط موازی را بهتر کنترل نمود. این فواید باعث شده است که این خازن ها بطور گسترده ای در سیستم های قدرت ...