پیش بینی و بهینه سازی مشخصات نانوساختارهای کربنی با استفاده همزمان شبکه های عصبی و منطق فازی

پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی

In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...

مدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک

دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...

مدل سازی پیش بینی گردشگری ورودی به ایران با استفاده از روش هایARIMA و شبکه های عصبی فازی

صنعت گردشگری به عنوان یک صنعت پاک و اشتغالزا، در سال‎های اخیر جزء درآمدزاترین صنایع جهان بوده و همواره مورد توجه سیاست‎ها و برنامه‎های توسعه گرانه می‎باشد. دولت‎ها و بخش‎های خصوصی در سطوح کلان تا خرد جهت توسعه و بقاء در بخش گردشگری نیازمند پیش‎بینی تقاضا در این بخش می‎باشند. هر چند که اکثر مطالعات انجام گرفته جهت پیش‎بینی تقاضا در گردشگری از روش‎های کمی استفاده کرده‎اند ولی رویکردها و روش‎های ک...

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...

بهینه سازی همزمان عوامل تاثیرگذار بر عملکرد شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از طرح باکس- بنکن و برنامه ریزی فازی

پیش بینی تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشواره‌ی پلها ) (Abutmebt با استفاده از سامانه‌ی منطق فازی- عصبی ) (ANFIS و شبکه های عصبی (ANNs)

به‌دلیل پیچیده بودن الگوی سه بعدی جریان در اطراف گوشواره‌ی پل ها، برآورد دقیق تغییرات عمق آبشستگی نسبت به زمان دشوار، و در برخی موارد غیر ممکن می‌باشد. در این تحقیق، ابتدا تغییرات عمق آبشستگی در اطراف گوشواره­ها به صورت آزمایشگاهی تحت شرایط آب زلال مورد بررسی قرار گرفته است و سپس با استفاده از نتایج حاصل از سه روش، وایازی غیر خطی (NLR)، شبکه­های عصبی (ANN) و سامانه‌ی منطق فازی-عصبی (ANFIS)، تغی...