در گذشته تصمیم گیری در مورد اعطای تسهیلات به مشتریان بانکها در ایران به روش سنتی و بر پایه قضاوت شخصی در مورد ریسک عدم بازپرداخت صورت می پذیرفت. لیکن افزایش فزاینده تقاضای تسهیلات بانکی از سوی بنگاه های اقتصادی و خانوارها از یک سو و افزایش رقابت های تجاری گسترده و تلاش بانک ها و موسسات مالی و اعتباری در کشور برای کاهش ریسک عدم بازپرداخت تسهیلات از سوی دیگر موجب به کار گیری روش های نوین از جمله ...

هدف از این تحقیق پیش بینی روند مصرف کاغذ چاپ و تحریر در ایران طی یک دوره زمانی 5 ساله با استفاده از روشهای کلاسیک و نوین پیش بینی است. به منظور انجام این پیش بینی، در ابتدا پیش بینی پذیر بودن سری زمانی با استفاده از آزمون های دوربین- واتسون و گردش مورد بررسی قرار گرفت. سپس به مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی (پرسپترون چندلایه (mlp)) و مدل های کلاسیک تک متغیره و چندمتغیره از قبیل مدل های تک متغیره هم...

در این پروژه، پارامترهای ذاتی مدار معادل سیگنال کوچک یک gaas hemt، در برابر بایاس (vds و vgs)، فرکانس (f) و دما(t) ، با استفاده از شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه ای (mlp) و تابع پایه شعاعی (rbf) مدل شده اند. شبکه های عصبی پیاده سازی شده، شامل ساختارهایی با چهار ورودی (بایاس (vds و vgs)، دما و فرکانس) و هشت خروجی (مقدار پارمترهای ذاتی gaas hemt و نیز فرکانس قطع آن) می باشند، که در پایان از نظر ...

پیش‌بینی نوسان یکی از مسایل بسیار مهم در بازارهای مالی است که توجه بسیاری از پژوهشگران دانشگاهی و کارشناسان این حوزه را در چند دهه ی گذشته به خود جلب کرده است. در پژوهش حاضر با توجه به این ضرورت، به بررسی مدلسازی و پیش بینی نوسان بازار سهام با استفاده از ترکیب‌ شبکه‌ های عصبی مصنوعی و الگوهای واریانس شرطی پرداخته می‌شود. در این تحقیق از شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP ) ، مدل‌های ناه...

شبکه های عصبی فازی نوع-2 توانایی بالایی در شناسایی و کنترل سیستم های غیرخطی، سیستم های تغییرپذیر با زمان و نیز سیستم های دارای نامعینی دارند. در این مقاله روش طراحی کنترل کننده معکوس تطبیقی عصبی فازی نوع-2 جهت کنترل برخط سیستم های دینامیکی غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا ساختار کلاسی از شبکه های عصبی فازی نوع-2 بازه ای مدل t-s نمایش داده می شود. این شبکه هفت لایه دارد که عملیات فازی ساز...

مدیریت انرژی یکی از اصلی‌ترین راه‌های بهینه‌سازی مصرف منابع انرژی است. پیش‌بینی عملکرد محصولات بر اساس ورودی‌های انرژی می‌تواند به کشاورزان و سیاست‌گذاران به منظور برآورد سطح تولید کمک کند. داده‌های مورد نیاز برای مطالعه به طور تصادفی از 70 مزرعه مرغ‌گوشتی در شمال‌غرب ایران جمع‌آوری گردید. انرژی‌های ورودی شامل نیروی انسانی، ماشین‌آلات، سوخت، خوراک و الکتریسیته و انرژی‌های خروجی تولید شده به عنو...

یکی از راه های کمک به سرمایه گذاران و شرکت ها ارایه الگوهای پیش بینی ورشکستگی درباره شرکت ها است. در ابتدا در پیش بینی ورشکستگی از روش های مختلف آماری مانند تحلیل ممیز ، رگرسیون و تحلیل لوجیت استفاده می شده است. اما بعدها توسعه و پیشرفت علم و کسب آگاهی در خصوص توانایی های هوش مصنوعی (ann) (در زمینه شناسایی و دسته بندی الگوها می باشد) محققین توانستند از شبکه های عصبی برای پیش بینی ورشکستگی استفا...

  مقاله حاضر به بررسی نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی MLP در ارتباط با خروجی مدل فوریه، FSAM، می‌پردازد. مدل FSAM که مدل شبیه ساز بارش است، تحلیل مدل‌های کلاسیک را در قلمرو فرکانس، که توسعه نظریه طیفی فرآیندهای متداول نظیر طیف الگوهای ARIMA را در درون خود دارد، ارائه می‌دهد. کاربرد همزمان شبکه‌های عصبی MLP و مدلFSAM، امکان پیش بینی جریان ماه (i) ام را در ارتباط با پیش بینی بارش همان ماه، میسر می‌سازد...

این مقاله امکان توسعه و بکارگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل‌سازی نتایج آزمایش‌های مونوتونیک سه‌محوری قطر بزرگ روی انواع مصالح سنگریزه‌ای تیزگوشه، گردگوشه و مصالح شنی با درصدهای مختلف ریزدانه بهکار رفته در بدنه سدهای مهم کشور را ارائه می‌دهد. در ابتدا قابلیت شبکه‌های عصبی مصنوعی(ANNs) در مدل‌سازی منحنی های رفتاری تنش تفاضلی- اضافه فشار آب حفره‌ای - کرنش محوری بررسی شده است که دلالت بر قابلیت نس...

تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم‌ترین مؤلفه‌ها در بهینه‌سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش‌بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می‌تواند در پیش‌بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه‌ریزی کوتاه‌مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی MLP(پرسپترون چندلایه)، RBF (شبکه تابع پایه‌ای شعاعی)، SVM (ماشین بردار پشتیبان) در پیش‌بینی تبخیر-تعرق م...