هدف اصلی این مقاله پیش‎بینی ورشکستگی مالی شرکت‎ها در بورس اوراق بهادار تهران به وسیله‎ی شبکه‎های عصبی مصنوعی است. مقادیر میانگین مربوط به نسبت‎های مالی کلیدی در پژوهش‎های صورت گرفته در پیشینه موضوع به‎عنوان ورودی شبکه‎های عصبی انتخاب شده‎اند. شبکه عصبی به‎کار گرفته شده در این مقاله از نوع پرسپترون چند لایه است که به روش الگوریتم پس انتشار خطا آموزش دیده‎اند و شامل شبکه عصبی پیش‎خور سه لایه با ت...

(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...

هدف اصلی تحقیق حاضر بررسی دقت پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه های عصبی و مقایسه آن با مدل های خطی می باشد. علاوه بر این اثر متغیرهای بنیادی حسابداری بر پیش بینی سود هر سهم مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور مدل های خطی و غیرخطی به صورت تک متغیره و چند متغیره مورد استفاده قرار گرفتند. لذا از هفت متغیر اثرگذار بر سود هر سهم به عنوان متغیر های مستقل و سود هر سهم به عنوان متغیر وابسته استف...

سود هر سهم یکی از آماره های مالی بسیار مهم است که مورد توجه سرمایه گذاران و تحلیل گران مالی می باشد. سود هر سهم نشان دهنده سودی است که عاید هر سهم عادی می شود و اغلب برای ارزیابی سود آوری و ریسک مرتبط با سود و نیز قضاوت در خصوص قیمت سهام استفاده می شود.اکثریت تحقیقات قبلی که برای پیش بینی سود هر سهم انجام گرفته است از مدل های آماری خطی استفاده کرده اند، اما تحقیقاتی نیز به این نتیجه رسیده اند ک...

چکیده بخش بزرگی از کشور ایران را مناطق کوهستانی تشکیل می دهد، لذا هر ساله زمین لغزش موجب خسارت به انواع سازه های مهندسی، مناطق مسکونی و جنگل ها در پی آن ایجاد رسوب و سیلاب های گل آلود و در نهایت باعث پر شدن مخازن سد ها می گردد. از آن جا که پیش بینی زمان و مکان رخداد زمین لغزش از توان دانش فعلی بشر خارج است لذا برای بیان حساسیت دامنه ها به پهنه بندی خطر زمین لغزش در مناطق مختلف می-پردازند. هدف ...

هدف اصلی این مطالعه مقایسه قدرت پیش بینی دو مدل رگرسیون هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی (ann) و تعیین یک مدل بهینه برای پیش بینی قیمت هدانیک مسکن درکلان شهر تبریز می باشد. نتایج تخمین تابع قیمت هدانیک بیانگر آن است که اکثر متغیرها معنا دار بوده و دارای علامت مورد انتظار می باشند. عوامل فیزیکی بیشتر از عوامل مکانی(محیطی و دسترسی) قیمت واحدهای مسکونی را تحت تأثیر قرار می دهند. همچنین، از بین ویژگی های ...

یکی از نیازهای اصلی در مطالعات تفصیلی مواد معدنی، ایجاد مدلی جهت تعیین نقاط بهینه حفاری به منظور کاهش هزینه های مدلسازی در شکل و موقعیت توده های معدنی است. امروزه زمین شناسان با بهره گیری از روش بهینه سازی شبکه های عصبی مصنوعی، این نیاز را پاسخ داده اند. این در حالی است که شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان مدلهای جعبه سیاه، ابزاری توانمند برای مدل سازی سیستم های غیر خطی بوده و قادرند روابط پیچیده ح...

با توجه به اهمیت خاص پدیده کشش سطحی مایعات خالص در تحقیقات علمی و تکنولوژیکی و همچنین اهمیت اندازه گیری آن و ارائه نتایج قابل قبول در محدوده گسترده ای از دما، ارائه مدلی برای پیشگویی هر چه دقیق تر کشش سطحی و ایجاد ارتباط میان این پدیده و دیگر خواص مواد همواره مطرح بوده است. از طرفی اندازه گیری این پدیده ترموفیزیکی توسط دستگاه های موجود گاهی بسیار وقت گیر و پر هزینه بوده و یا در مورد بعضی مایعات...

ضرورت آگاهی از وضعیت منابع آب و نزولات جوی در مناطق مختلف برای اجرای طرح های آبی از یک سو، و فقدان شبکه ای مطلوب از ایستگاه های اندازه گیری پارامترهای هواشناسی از سوی دیگر، اهمیت استفاده از روش های غیرمستقیم را برای تخمین پارامترهای اقلیمی در بسیاری از مناطق کشور آشکار می سازد. پیش بینی تغییرات اقلیمی حاکم بر هر منطقه و مدل سازی های اقلیمی و هیدرولوژیکی، مستلزم در دسترس بودن اطلاعات درازمدت و ه...