نتایج جستجو برای: شبکۀ عصبی

تعداد نتایج: 16049  

پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه فردوسی مشهد - دانشکده مهندسی 1388
محمدرضا فلاح حقگو لیاستانی, محمدباقر شریفی, حبیب رجبی مشهدی,

سری زمانی بارش غالباً یکی از ورودی¬های لازم برای تجزیه و تحلیل و طراحی سیستم¬های هیدرولیکی و هیدرولوژیکی می باشد . اطلاعات بارش به منظور کاربرد در این اهداف می¬تواند به صورت اندازه¬گیری مشاهدات بدست آید و یا اینکه به وسیله شبیه¬سازی اتفاقی تولید شود. یک مشکل عمده در مورد داده¬های بارندگی ثبت شده و یا تولیدی این است که این داده¬ها در بازه¬های زمانی به اندازۀ کافی کوچک برای کاربردهای مهندسی موجود ...

ژورنال: :نشریه جنگل و فرآورده های چوب 2013
هادی بیاتی اکبر نجفی

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می شود. این روش با تعیین رابطه ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می کند، اما محدودیت هایی مانند نرمال بودن متغیر وابسته و همگن بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه های عصبی مصنوعی (ann)، به عنوان یکی از زیر مجموعه های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (ai)، به منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین منظور، تعداد 101...

متن کامل
ژورنال: جنگل و فرآورده های چوب 2013
اکبر نجفی, هادی بیاتی,

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می‌‌‌شود. این روش با تعیین رابطه‌‌ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می‌‌کند، اما محدودیت‌‌هایی مانند نرمال‌بودن متغیر وابسته و همگن‌بودن واریانس خطاها نیز دارد. در ‌‌این پژوهش سعی شده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN)، به‌عنوان یکی از زیر‌مجموعه‌‌های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (AI)، به‌‌منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین‌منظور،...

متن کامل
ژورنال: اکو هیدرولوژی 2017
حجت کرمی, سعید فرزین, علیرضا فرخی, مجید محمدی,

سیگنال‏های بزرگ‏مقیاس اقلیمی شامل کنش‏های جوّی‌ـ ‏اقیانوسی، از عوامل اصلی مؤثر بر نوسانات اقلیمی زمین هستند و شاخص‏های بسیار مهمی در پیش‏بینی متغیرهای اقلیمی محسوب می‏شوند. در این پژوهش، با به‏کارگیری مدل‏های شبکۀ عصبی مصنوعی، شبکۀ فازی‌ـ ‏عصبی و رگرسیون خطی چندگانه، بارش ماه آتی در ایستگاه سینوپتیک سمنان پیش‏بینی شد. بدین‌منظور، از سری زمانی ماهانۀ بارش ایستگاه سینوپتیک سمنان و سیگنال‏های بزرگ‏...

متن کامل
پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه ارومیه - دانشکده فنی 1392
حکیمه علیزاده, محمد پورمحمودآقابابا,

شبکۀ حسگر بیسیم خواصی مانند هزینۀ کم، توان و طول عمر محدود دارند و این حسگرها می¬توانند برای نظارت محیط، کنترل آلودگی هوا و بررسی آتش سوزی در جنگل و اندازه گیری کیفیت آب و .... استفاده می¬شوند و متشکل از هزاران یا صدها نود می¬باشند. شبکۀ حسگر بیسیم نیاز به مدیریت در جنبه¬های مختلف از جمله کنترل انرژی مصرفی، مسیریابی مناسب و بدون همزمانی برای ارسال اطلاعات دارند. خوشه بندی در مسیریابی انرژی مصرف...

15 صفحه اول
ژورنال: جنگل ایران 2018
احسان عبدی, باریس مجنونیان, مهدی قطعی, مینا جوانمرد,

جاده‌های جنگلی به‌منظور ایجاد دسترسی به جنگل احداث می‌شوند و تأثیر زیربنایی در سازماندهی منطقه دارند. هدف این پژوهش، معرفی راهکاری هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با تلفیق GIS برای طراحی شبکۀ جادۀ جنگلی با در نظر داشتن اصول و معیارهای فنی شبکۀ جادۀ جنگلی است. ابتدا معیارهای مؤثر با استفاده از روش دلفی شناسایی شد و وزن‌دهی آنها با استفاده از روش AHP، انجام گرفت. با تلفیق لایه‌های مختلف و وز...

متن کامل
ژورنال: :فیزیک زمین و فضا 2015
علیرضا حاجیان محمود شیرازی

در این مقاله تخمین عمق گنبدهای نمکی با استفاده از روش شبکۀ عصبی رگرسیون تعمیم یافتهgrnn، از طریق داده های گرانی سنجی بررسی شده است. بدین منظور یک شبکۀ عصبی grnn به وسیلۀ داده های گرانی که از روش پیشرو، مدل گنبد نمکی را به دست می آورد، به ازای اعماق مختلف به دست آمده آموزش داده شد و با محاسبۀ خطای شبکه، شبکه مرتب اصلاح شد تا معماری شبکه با خطای پذیرفتنی به دست آید. سپس به منظور تست شبکه از داده ...

متن کامل
ژورنال: :مدیریت آب و آبیاری 2014
طاهر رجایی هادی ابراهیمی

مدلسازی نوسان های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به ­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...

متن کامل
ژورنال: فصلنامه پژوهش های مالی 2012
عباسی نژاد, حسین, نادری, اسماعیل,

  این مطالعه برای پیش‌بینی بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس اوراق بهادار تهران، آشوب را تحلیل و پیش‌بینی‌پذیری را بررسی کرده و نیز عملکرد انواع مدل ‌ های شبکۀ عصبی را با کمک داده‌های تجزیه‌شده با روش موجک ارزیابی کرده است. به‌همین منظور، از داده ‌ های سری‌زمانی روزانه و سری بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس طی دورۀ زمانی ۵ فروردین ‌۱۳۸۸ تا ۱۸ اردیبهشت ۱۳۹۱ استفاده شده است. براساس نتایج این م...

متن کامل
ژورنال: :مهندسی و مدیریت انرژی 0
مهران عامری mehran ameri department of mechanical engineering and energy , shahid bahonar university, kerman, iranبخش مهندسی مکانیک ، دانشگاه شهید باهنر کرمان ـ ایران محمد هادی پور mohamad hadipoor department of mechanical engineering, shahid bahonar university, kerman, iranبخش مهندسی مکانیک، دانشگاه شهید باهنر کرمان ـ ایران

درایران به طور متوسط، 5/5 کیلووات ساعت انرژی خورشیدی بر هر مترمربع از سطح زمین می تابد و 300 روز آفتابی در 90% خاک ایران موجود است. با توجه به این میزان تابش و لزوم آگاهی از پهنه بندی پتانسیل خورشیدی جهت بهره وری مناسب، نیاز به رسم نقشه های پتانسیل خورشیدی است. در این مطالعه، از داده های ماهیانه 10 ساله (1991-2000 میلادی)، موجود 39 ایستگاه سینوپتیک هواشناسی ایران به عنوان داده های ورودی به نرم ...

متن کامل

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید

function paginate(evt) { url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term pg=parseInt(evt.target.text) var data={ "year":filter_year, "term":term, "pgn":pg } filtered_res=post_and_fetch(data,url) window.scrollTo(0,0); } function update_search_meta(search_meta) { meta_place=document.getElementById("search_meta_data") term=search_meta.term active_pgn=search_meta.pgn num_res=search_meta.num_res num_pages=search_meta.num_pages year=search_meta.year meta_place.dataset.term=term meta_place.dataset.page=active_pgn meta_place.dataset.num_res=num_res meta_place.dataset.num_pages=num_pages meta_place.dataset.year=year document.getElementById("num_result_place").innerHTML=num_res if (year !== "unfilter"){ document.getElementById("year_filter_label").style="display:inline;" document.getElementById("year_filter_place").innerHTML=year }else { document.getElementById("year_filter_label").style="display:none;" document.getElementById("year_filter_place").innerHTML="" } } function update_pagination() { search_meta_place=document.getElementById('search_meta_data') num_pages=search_meta_place.dataset.num_pages; active_pgn=parseInt(search_meta_place.dataset.page); document.getElementById("pgn-ul").innerHTML=""; pgn_html=""; for (i = 1; i <= num_pages; i++){ if (i===active_pgn){ actv="active" }else {actv=""} pgn_li="
  • " +i+ "
    • "; pgn_html+=pgn_li; } document.getElementById("pgn-ul").innerHTML=pgn_html var pgn_links = document.querySelectorAll('.mypgn'); pgn_links.forEach(function(pgn_link) { pgn_link.addEventListener('click', paginate) }) } function post_and_fetch(data,url) { showLoading() xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('POST', url, true); xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8'); xhr.onreadystatechange = function() { if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) { var resp = xhr.responseText; resp_json=JSON.parse(resp) resp_place = document.getElementById("search_result_div") resp_place.innerHTML = resp_json['results'] search_meta = resp_json['meta'] update_search_meta(search_meta) update_pagination() hideLoading() } }; xhr.send(JSON.stringify(data)); } function unfilter() { url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term var data={ "year":"unfilter", "term":term, "pgn":1 } filtered_res=post_and_fetch(data,url) } function deactivate_all_bars(){ var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); yrchart.forEach(function(bar) { bar.dataset.active = false bar.style = "stroke:#71a3c5;" }) } year_chart.on("created", function() { var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); yrchart.forEach(function(check) { check.addEventListener('click', checkIndex); }) }); function checkIndex(event) { var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); var year_bar = event.target if (year_bar.dataset.active == "true") { unfilter_res = unfilter() year_bar.dataset.active = false year_bar.style = "stroke:#1d2b3699;" } else { deactivate_all_bars() year_bar.dataset.active = true year_bar.style = "stroke:#e56f6f;" filter_year = chart_data['labels'][Array.from(yrchart).indexOf(year_bar)] url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term var data={ "year":filter_year, "term":term, "pgn":1 } filtered_res=post_and_fetch(data,url) } } function showLoading() { document.getElementById("loading").style.display = "block"; setTimeout(hideLoading, 10000); // 10 seconds } function hideLoading() { document.getElementById("loading").style.display = "none"; } -->