دشت بسطام با مساحتی در حدود 406 کیلومتر مربع در 8 کیلومتری شمال شرق شهرستان شاهرود قرار گرفته است. این دشت یکی از مهمترین دشت‎ها از نقطه نظر کشاورزی بوده که برداشت بی‎رویه از منابع آب زیرزمینی باعث افت زیادی در سطح آب این دشت گردیده است. هدف از این تحقیق مدلسازی سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدل‎های غیرخطی شبکه عصبی مصنوعی و شبکه استنتاج تطبیقی عصبی فازی می‎باشد. برای انجام مدلسازی با شبکه عصبی...

رسوبات حمل شده توسط رودخانه می تواند باعث بوجود آمدن خساراتی به اراضی کشاورزی و تأسیسات آبی گردد. برآورد صحیح بار رسوب در تأسیسات آبی مانند سدها باعث جلوگیری از صرف هزینه های اضافی خواهد شد. کشور ما ایران با دارا بودن رودخانه های متعدد، پتانسیل بالایی جهت ایجاد سد دارد. یکی از دلایل آن کاهش یافتن ظرفیت انتقال آب توسط مقطع رودخانه به دلیل انباشتگی رسوبات می باشد. لذا بررسی پدیده رسوب و برآورد رس...

در شبکه های عصبی مصنوعی (ann) روش های موجود آموزش و واسنجی عصبی بر اساس ساختار پرسپترون چندلایه ای می باشد، لیکن این روش ها دارای مشکلات ناشی از عدم همگرایی در روش های یادگیری، عدم ثبات اوزان شبکه در شرایطی که طیف داده های ورودی دارای انحراف معیار بزرگ بوده و بالاخره نیاز به داده و اطلاعات فراوان جهت آموزش شبکه می باشند. برای غلبه بر مشکلات فوق در این تحقیق روش جدید ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی – به...

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...

پیش‍بینی ماهانه جریان رودخانه در برنامه ریزی های بلندمدت منابع آب نقش کلیدی ایفا می کند. در مقاله حاضر برای افزایش دقت پیش بینی جریان ماهانه رودخانه کرخه در محل ورودی به سد کرخه در فصل زمستان از تکنیک ترکیب مدل ها استفاده شده است. بدین منظور، پنج مدل شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی رگرسیون تعمیم یافته، رگرسیون بردار پشتیبان، k نزدیک ترین همسایگی و رگرسیون خطی با ساختار بهینه به عنوان مدل های منفرد ...

پیش­بینی رواناب به صورت کوتاه­ مدت به دلیل رابطه مستقیم آن با چگونگی تعامل مدیران با خطرات جانی ناشی از سیلاب­ها، از اهمیت خاصی برخوردار است. در این تحقیق با استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی ( ann ) و فازی عصبی تطبیقی ( anfis )، اقدام به شبیه­سازی فرآیند بارش- رواناب به صورت روزانه، در حوزه آبخیز حاجی­قوشان شده است. در این سیستم­ها سه ترکیب مختلف ورودی شامل بارندگی همان روز، بارندگی همان روز و ر...

افزایش تقاضای محصولات کشاورزی و کمبود منابع آب و خاک مناسب همراه با مشکلات تحقیقات میدانی، ضرورت استفاده از مدل‌های مناسب برای پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی را آشکار می‌سازد. این تحقیق به بررسی کارایی مدل‌های فراکاوشی شبکه‌های عصبی مصنوعی، شبکه تطبیقی عصبی فازی و روش ترکیبی شبکه‌های عصبی- فازی تطبیقی و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات دربرآورد عملکرد گندم به کمک ویژگی‌های خاک و اراضی پرداخته ‌...

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 مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...