(صحت مطالب مقاله بر عهده نویسنده است و بیانگر دیدگاه مجمع تشخیص مصلحت نظام نیست)  هدف این مقاله پیش بینی روند تورم و شاخص قیمت ها در اقتصاد ایران است. داده های این مقاله شامل تورم سالانه و داده های ماهانه شاخص قیمت مصرف کننده در ایران از سال 1340 تا 1392 می باشد. در این تحقیق برای پیش بینی تورم از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. برای پیش بینی تورم ماهانه از یک شبکه پس انتشار خطا(bp) با 15 نر...

تابع توزیع شعاعی(rdf) به عنوان یک فاکتور کلیدی در تئوری¬های مکانیک آماری برای سیالات خالص و مخلوط سیالات به کار می رود، تابع توزیع شعاعی دارای اهمیت زیادی است، زیرا علاوه بر اینکه اطلاعاتی درباره ساختار مایع فراهم می¬کند با فرض تقریب جمع¬پذیر جفت¬گونه (pair-wise additivity) برای انرژی پتانسیل، می¬توان کلیه توابع ترمودینامیکی سیستم¬های شامل مولکول¬هایی با تقارن کروی را بر حسب rdf یا g(t^*,ρ^*,r^...

پژوهش حاضر به مقایسه مدلهای شبکه عصبی و سری­زمانی در پیش­بینی قیمت شاخص سهام   می­پردازد. بدین جهت سه مدل از شبکه­های عصبی(پروسپترونی چند لایه ،پایه­ای شعاعی و رگرسیونی) و یک مدل از مدل­های سری­زمانی (باکس- جنکینز) مورد بررسی قرار گرفته‌اند. شاخص کل قیمت سهام بازار بورس تهران در بازه زمانی ابتدای فروردین 1384 تا انتهای اسفند 1388 به عنوان جامعه ­آماری انتخاب شده است. به منظور داشتن معیاری برای ...

پیش بینی دقیق بار مصرفی می تواند نقش مهمی در استفاده اقتصادی از انرژی الکتریکی داشته باشد. در سالهای اخیر شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری توانمند جهت پیش بینی پیک بار مصرفی مورد استفاده قرار گرفته اند. به طور کلی شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی روابط بین پیک بار مصرفی در گذشته و حال و آینده مورد استفاده قرار می گیرند. سیستمهای معمول احتیاج به پارامترهای متغیر مختلفی دارند که هر کدام به ...

در این نوشتار دو روش جدید برای طراحی سنسور نرم بر مبنای ماشین بردار پشتیبان اصلاح شده و کمترین مربعات ماشین بردار پشتیبان اصلاح شده، پیشنهاد و طراحی می شود. در روش های اصلاح شده، ماشین به طور کامل برای تعداد مختلف بردار پشتیبان آموزش می یابد. علاوه بر آن، مراکز توابع کرنل به صورت تصادفی از بین تمام داده ها انتخاب می شود. نوآوری این پایان نامه اصلاح الگوریتم آموزش ماشین در این روش ها می باشد. ...

الگوریتم حداقل میانگین مربعات کرنلی یکی از روش های هوشمند می باشد که در این پایان نامه برای کنترل سیستم هدایت هواپیما مورد توجه قرار گرفته است. استفاده از تئوری کرنل در الگوریتم حداقل میانگین مربعات، فهم این الگوریتم را با دیدگاه آموزش ماشین بهبود می بخشد. این الگوریتم می تواند تحولی در آموزش شبکه عصبی پایه شعاعی ایجاد کند. تاکنون برای آموزش شبکه عصبی با تابع پایه شعاعی، مراکز کرنل و اعداد آن ه...

پیش­بینی تراز آب زیرزمینی به منظور مدیریت و برنامه­ریزی منابع آب، بسیار مهم است. برای انجام این پیش­بینی، از روش­های متعددی مانند روش­های استوکستیکی، منطق فازی و شبکه عصبی مصنوعی می­توان استفاده نمود. در تحقیق حاضر، مدل شبکه عصبی مصنوعی rbf هیبرید برای پیش­بینی تراز آب زیرزمینی دشت شاهرود مورد استفاده قرار گرفته است. این هیبرید بودن شبکه باعث افزایش دقت روش نسبت به شبکه rbf پایه می­شود. بدین من...

هدف اصلی این مقاله، مدلسازی و پیش بینی میزان صادرات آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور، از روش های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(ARIMA) و شبکه عصبی مصنوعی استفاده می شود. به منظور انجام بررسی، از داده های ماهانه دوره 1374:03 تا 1387:12 برای برآورد و آموزش مدل و از داده های دوره از 1388:01 تا 1390:12 به منظور بررسی قدرت پیش بینی مدل های مختلف استفاده می شود. در این مطالعه، معیار...

برای تعیین استراتژی های کنترلی در سیستم توزیع،و انجام تصمیم گیری های لازم توسط سیستم شناسنده الگو،لازم است حالت سیستم توزیع تخمین زده شود . در این سیستم،هر حالت،یک کلاس(دسته)از داده های اندازه گیری شده می باشد که بیانگر وضعیت سیستم در آن لحظه از زمان است. در این مقاله پس از معرفی مساله و بیان نیازهای موجود برای کار مورد نظر و بیان ضرورت تخمین گر حالت،دو تخمین گر با استفاده از شبکه عصبی با تقار...

سیلاب را می توان یکی از مخرب ترین بلایای طبیعی دانست که علاوه بر جان انسانها سرمایه آنها را نیز تهدید می کند. برای مهار سیلاب آنچه در درجه نخست دارای اهمیت است پیش-بینی مقدار سیلاب می¬باشد. لذا برای تحقق این امر، از مدل های جعبه سیاه از جمله مدل سری های زمانی و یا اخیراً از مدل شبکه های عصبی مصنوعی (ann) بطور گسترده استفاده می شود که قابلیت پیش بینی و مدلسازی غیرخطی را نیز دارا می باشد. هدف از ا...