پیش بینی خصوصیات ژئوتکنیکی خاک شهر بوشهر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیش بینی هوشمندانه خصوصیات تخته خرده چوب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (MLP) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (BP)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (LM)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

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 خواص ژئوتکنیکی لایه های خاک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

برای شناخت ساختار لایه های خاک در یک پروژه ، بسته به گسترده آن نیاز به حفر یک یا چند گمانه و انجام آزمایشات متعددی می باشد که صرف هزینه بسیاری را در بر می گیرد . افزایش اطمینان در درونیابی ساختار و خصوصیات لایه های خاک بین گمانه ها منجر به بهبود ارزیابی زمین شناسی و در نتیجه کاهش هزینه ها شده ، امکان برنامه ریزی صحیح برای انجام عملیات ساختمانی را فراهم می آورد.

پیش بینی هوشمندانه خصوصیات تخته خرده چوب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (mlp) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (bp)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (lm)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

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