پیش بینی ‏‎ thc‎‏هوای تهران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهر تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

پیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهری کمک موثری به مدیران و بهره برداران سیستمهای آب شهری می باشد تا بتوانند نسبت به مدیریت صحیح مصرف، مخازن، پمپها، شیرآلات و تصفیه خانه ها اقدام نمایند. مصرف کوتاه مدت آب تابعی از پارامترهای مختلف و متنوع مانند شرائط اقلیمی و هواشناسی، مناسبتهای فرهنگی، اقتصادی، اجتماعی و مصارف گذشته می باشد. بدلیل همین تنوع، پیش بینی مصرف کوتاه مدت بصورت تحلیلی بسیار مشکل و یا نام...

پیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهر تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

Short-term water demand modeling plays a key role in urban water resources planning and management. The importance of demand prediction is even greater in countries like Iran with frequent periods of drought. Short-term water demand estimation is useful for planning and management of water and wastewater facilities such as pump scheduling, control of reservoirs and tanks volume, pressure manage...

پیش بینی میزان غلظت آلاینده های هوای تهران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...

پیش بینی رسوب آسفالتین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای الگوریتم ازدحام ذرات

پیش بینی درصد متان موجود در گاز مراکز دفن زباله با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

Backgrounds and Objectives:A number of different technologies have recently been studied todetermine the best use of biogas, however, to choose optimize technologies of using biogas for energy recovery it is necessary to monitor and predict the methane percentage of biogas. In this study, a method is proposed for predicting the methane fraction in landfill gas originating from Labscalelandfill ...

مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...

پیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA

تبدیل موجک یکی از روش­های نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنال­ها و سری­های زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، داده­های حاصل به­عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیش­بینی خشکسالی ارائه می­گردد. در این تحقیق، از شبکه­های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...