• فهرست مقالات شبکه عصبی

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - شناسایی و بررسی میزان اهمیت نسبی استراتژی های مدیریت دانش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ( مورد مطالعه : شرکت های دانش بنیان تولید کننده نرم فزار شهر تهران)
        سعیده خبازکار محسن شفیعی نیک آبادی مائده  دهقان
        چکیده : مدیریت دانش یک منبع مهم برای سازمان است . سازمان ها برای پیاده سازی استراتژی های مدیریت دانش باید نوآوری را در فرآیند ها ،فعالیت ها، محصولات و خدمات خود ایجاد کنند . هدف اصلی این پژوهش ، بررسی میزان اهمیت نسبی استراتژی های مدیریت دانش با استفاده از شبکه عصبی مصن چکیده کامل
        چکیده : مدیریت دانش یک منبع مهم برای سازمان است . سازمان ها برای پیاده سازی استراتژی های مدیریت دانش باید نوآوری را در فرآیند ها ،فعالیت ها، محصولات و خدمات خود ایجاد کنند . هدف اصلی این پژوهش ، بررسی میزان اهمیت نسبی استراتژی های مدیریت دانش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است . جنبه نوآورانه تحقیق ، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی برای رتبه بندی استراتژی های مدیریت دانش است . جامعه آماری شامل کلیه کارکنان شرکت های دانش بنیان تولید کننده نرم افزار شهر تهران می باشد که از مجموع پرسشنامه های توزیع شده تنها 123 عدد قابل استفاده بودند. این تحقیق از لحاظ هدف ، کاربردی و از حیث گردآوری داده ها توصیفی – پیمایشی می باشد داده ها با استفاده از پیمایش و ابزار پرسشنامه بدست آمده و سپس با استفاده از تکنیک شبکه عصبی مصنوعی به بررسی اهداف تحقیق پرداخته شده است . یافته ها و خروجی شبکه عصبی نشان می دهد که به ترتیب استراتژی دانش آشکار مهمترین بعد استراتژی مدیریت دانش و استراتژی های دانش پنهان، درون محور و برون محور در اولویت های بعدی شرکت های نرم افزاری دانش بنیان شهر تهران قرار گرفته اند. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - مدل‌سازی بهینه رضایت‌مندی بیمار از پزشک مبتی بر روشهای یادگیری ماشین
        فاطمه ثقفی مجتبی  شادمهر زینب الهدی حشمتی هادی ویسی
        رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش چکیده کامل
        رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش دهد.در این راستا با مرور ادبیات و مدلهای حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه ای برای حوزه سلامت طراحی و با نظر خبرگان مورد تایید قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بین 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزیع شد و 395 پرسشنامه جمع آوری شد. تعداد برای تحلیل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحلیل نتایج بر حسب معیار صحت نشان داد که کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضایت بیمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتایج تحلیل با این روش حاکی از آن است که موثرترین ویژگی در رضایت‌مندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بیمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتایج رتبه بندی عوامل در مقایسه با سایر مطالعاتی که تنها از روشهای آماری برای تحلیل استفاده شده بودنشان داد که نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولی توامندیهایی که روش شبکه عصبی در مدلسازی دارد نقطه قوت این روش نسبت به مطالعات مذکور است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        3 - گروه‌بندی همگن یادگیرندگان الکترونیکی بر اساس رفتار شبکه ای آنان
        محمدصادق  رضایی غلامعلی  منتظر
        گروه‌بندی همگن یادگیرندگان از نظر مشابهت سبک یادگیری، موجب افزایش توانمندی سامانه‌های یادگیری الکترونیکی در تطبیق یادگیری و ایجاد فضای مشارکتی میان یادگیرندگان می‌شود. در این مقاله سامانه‌ای تشریح شده است که با استفاده از اطلاعات مربوط به رفتار شبکه‌ای یادگیرندگان در مح چکیده کامل
        گروه‌بندی همگن یادگیرندگان از نظر مشابهت سبک یادگیری، موجب افزایش توانمندی سامانه‌های یادگیری الکترونیکی در تطبیق یادگیری و ایجاد فضای مشارکتی میان یادگیرندگان می‌شود. در این مقاله سامانه‌ای تشریح شده است که با استفاده از اطلاعات مربوط به رفتار شبکه‌ای یادگیرندگان در محیط یادگیری الکترونیکی، گروه‌هایی از یادگیرندگان را که از منظر سبک یادگیری  مشابه هستند، شناسایی می‌کند. روش خوشه‌بندی ارائه شده برای تفکیک یادگیرندگان مبتنی بر ساختار شبکۀ عصبی ART و فرایند یادگیری شبکۀ عصبی Snap-Drift توسعه داده شده است. این شبکه امکان شناسایی گروه‌های یادگیرندگان را در فضای عدم قطعیت ویژگی‌های مؤثر بر تفکیک گروه‌ها، فراهم می‌سازد ضمن آنکه در این روش نیازی به دانستن تعداد مناسب گروه‌ها نیست. عملکرد این سامانه در شناسایی گروه‌های یادگیرندگان در محیط یادگیری الکترونیکی بر اساس سبک یادگیری مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج ارزیابی بر اساس معیارهای ارزیابی دیبویس – بولدین و خلوص و تجمع نشان می‌دهد روش پیشنهادی به طور کلی گروه‌های مناسب‌تر و دقیق‌تری را نسبت به روش‌های دیگر ایجاد کرده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        4 - پیش بینی خرید محصول در یک فروشگاه آنلاین با طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از داده های جریان کلیک
        محبوبه متقی
        یکی از توانایی های کلیدی فروشگاه های آنلاین رقابتی پیش بینی موثر قصد خرید مشتری ها تا حد ممکن برای اعمال استراتژی های خدماتی جهت تبدیل کاربران به خریداران و افزایش نرخ فروش است.تکنیک های داده­کاوی و هوش مصنوعی موفقیت خود را در دسته بندی و پیش بینی کارها در سیستم­های بهن چکیده کامل
        یکی از توانایی های کلیدی فروشگاه های آنلاین رقابتی پیش بینی موثر قصد خرید مشتری ها تا حد ممکن برای اعمال استراتژی های خدماتی جهت تبدیل کاربران به خریداران و افزایش نرخ فروش است.تکنیک های داده­کاوی و هوش مصنوعی موفقیت خود را در دسته بندی و پیش بینی کارها در سیستم­های بهنگام، مانند سایت­های تجارت الکترونیک، ثابت کرده­اند. در این مقاله، ما یک مدل شبکه عصبی پس انتشار خطا با هدف پیش بینی خرید در سشن های فعال کاربر در یک فروشگاه اینترنی پیشنهاد می دهیم. آموزش و ارزیابی شبکه عصبی با استفاده از مجموعه ای از سشن های بازسازی شده از سشن های لاگ سرور صورت پذیرفته است. قدرت دقت و بازیابی شبکه عصبی پیشنهادی ۷۹۹/۸۹٪ و ۷۹۶/۸۹٪ بدست آمده که بیانگر توانایی بالای این شبکه (حدود ۹۰٪) در پیش بینی خرید می باشد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        5 - الگوریتم رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده و بکارگیری آن در بهبود بازشناسی الگو در شبکۀ عصبی پرسپترون¬های چند لایه
        پیمان معلم مهرداد صادقی حریری مهدی هاشمی
        علی¬رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسائل بهینه¬سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می¬برد. در این مقاله، نسخۀ جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می¬شود. چکیده کامل
        علی¬رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسائل بهینه¬سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می¬برد. در این مقاله، نسخۀ جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می¬شود. در سیاست جذب نسخه پیشنهادی، هرمستعمره از طریق تعریف بردار متعامد نوینی، فضای حرکت به سمت استعمارگر را جستجو می¬کند. همچنین احتمال انتخاب امپراطوری¬های قدرتمند، از طریق تابع توزیع بولتزمان تعریف شده و عمل انتخاب از طریق روش چرخ رولت انجام گرفته است. از الگوریتم پیشنهادی برای آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) جهت طبقه¬بندی مجموعه داده¬های استاندارد، از جمله یونسفر و سونار استفاده شده است. برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم و بررسی میزان تعمیم¬پذیری شبکه عصبی آموزش ديده با نسخه پيشنهادی، از روش اعتبارسنجی متقابل K-Fold استفاده شده است. نتایج بدست آمده از شبیه¬سازی¬ها، کاهش خطای آموزش شبکه و همچنین بهبود تعمیم¬پذیری الگوریتم پیشنهادی را تایید می¬کند. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        6 - مدل‌سازی بهينۀ رضایتمندی بیمار از پزشک مبتني بر روش¬هاي يادگیری ماشین
          زینب الهدی حشمتی فاطمه ثقفی هادی ویسی
        رويكرد بيمار محور در حوزه سلامت به تازگي در حوزه نظام پزشكي كشور ما مطرح شده است ولي تا كنون در زمينه عوامل رضايت بيمار از پزشك تحقيق علمي منتشر شده اي وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بيان شده را با ارزيابي علمي مبتني بر اطلاعات واقعي كسب شده از مطالعه ميداني پوشش چکیده کامل
        رويكرد بيمار محور در حوزه سلامت به تازگي در حوزه نظام پزشكي كشور ما مطرح شده است ولي تا كنون در زمينه عوامل رضايت بيمار از پزشك تحقيق علمي منتشر شده اي وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بيان شده را با ارزيابي علمي مبتني بر اطلاعات واقعي كسب شده از مطالعه ميداني پوشش دهد.در اين راستا با مرور ادبيات و مدلهاي حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه اي براي حوزه سلامت طراحي و با نظر خبرگان مورد تاييد قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بين 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزيع شد و 395 پرسشنامه جمع آوري شد. تعداد براي تحليل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحليل نتايج بر حسب معيار صحت نشان داد كه کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضايت بيمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتايج تحليل با اين روش حاكي از آن است كه موثرترین ویژگی در رضایت‌مندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بيمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتايج رتبه بندي عوامل در مقايسه با ساير مطالعاتي كه تنها از روشهاي آماري براي تحليل استفاده شده بودنشان داد كه نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولي توامنديهايي كه روش شبكه عصبي در مدلسازي دارد نقطه قوت اين روش نسبت به مطالعات مذكور است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        7 - مقایسه روش های طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی در تهیه ی نقشه کاربری اراضی (مطالعه موردی: پارک ملی بوجاق)
        مهسا عبدلی لاکتاسرائی مریم  حقیقی خمامی
        پارک های ملی و پناهگاه های حیات‌وحش از مهم ترین سرمایه های اکولوژیکی به شمار می روند. ازاین‌رو اطلاع از تغییرات کمی و کیفی کاربری اراضی آن ها نقش اساسی در کیفیت مدیریت این مناطق دارد. الگوریتم های متنوعی برای طبقه¬بندی تصاویر ماهواره ای در سنجش‌ازدور توسعه‌یافته‌اند، ان چکیده کامل
        پارک های ملی و پناهگاه های حیات‌وحش از مهم ترین سرمایه های اکولوژیکی به شمار می روند. ازاین‌رو اطلاع از تغییرات کمی و کیفی کاربری اراضی آن ها نقش اساسی در کیفیت مدیریت این مناطق دارد. الگوریتم های متنوعی برای طبقه¬بندی تصاویر ماهواره ای در سنجش‌ازدور توسعه‌یافته‌اند، انتخاب الگوریتم مناسب طبقه بندی در دستیابی به نتایج صحیح نقش بسیار مهمی را ایفا می کند. در این تحقیق با مقایسه صحت طبقه بندی دو الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان، الگوریتم دقیق‌تر تعیین و از آن برای بررسی روند تغییرات کاربری اراضی استفاده شد. تحقیق حاضر در پارک ملی بوجاق واقع در استان گیلان طی سال¬های 2000 تا 2017 با استفاده از تصاویر ماهواره‌ایETM+ و OLI لندست 7 و 8 انجام گرفت. نتایج نشان داد که الگوریتم ماشین بردار پشتیبان به ترتیب با دقت کل و ضریب کاپا، 42/86 و 83/0 برای سال 2000 و 65/90 و 88/0 برای سال 2017، در مقایسه با الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی به ترتیب با دقت کل و ضریب کاپا، 71/83 و 80/0 برای سال 2000 و دقت کل و ضریب کاپا، 25/89 و 87/0 برای سال 2017، تصاویر ماهواره‌ای را بهتر طبقه بندی کرده است؛ بنابراین، از نقشه¬های کاربری اراضی حاصل از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان جهت بررسی تغییرات کاربری استفاده شد. بررسی روند تغییرات کاربری اراضی با این روش مشخص کرد که در طی دوره بررسی‌ شده، مساحت کاربری های پیکره آبی، دریا، پوشش علفی و کشاورزی کاهش‌یافته است درحالی‌که کلاس کاربری های باتلاقی، درختی و بدون پوشش افزایش‌یافته است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        8 - ترکیب دوگانه سیستم استنتاج فازی با الگوریتم بهینه‌‌سازی ازدحام ذرات در پیش‌بینی قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران و مقایسه آن با مدل یادگیری عمیق
        مجید عبدالرزاق نژاد مهدی خرد
        پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه¬گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتبا چکیده کامل
        پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه¬گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتباط پیچیده 10 متغیر اقتصادی بر قیمت سهام شرکت‌های فعال در بازار سهام تهران، دو مدل طراحی و پیاده‌سازی شده است. نخست یک سیستم استنتاج فازی ممدانی که مجموعه قوانین موتور استنتاج خود را توسط الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات بدست می‌آورد طراحی می‌شود. سپس مدل یادگیری عمیق مشتمل بر 26 نرون در 5 لایه پنهان طراحی شده است. مدل‌های طراحی شده به منظور پیش‌بینی قیمت سهام نه شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران پیاده‌سازی و نتایج بدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل یادگیری عمیق بر مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات و نیز مدل رایج شبکه عصبی دارد. اما قدرت تفسیرپذیری الگوی بدست آمده، رفتار همسانتر و با واریانس به مراتب کمتر و نیز سرعت همگرایی بیشتر نسبت به سایر مدل‌ها را می‌توان از مزایای رقابتی قابل توجه مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات نام برد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        9 - دورنمای فرین‌های گرم ایران مبتنی بر برونداد مدل میان‌مقیاس منطقه¬ایی (REGCM4)
        محمود احمدی عباسعلی داداشی رودباری عبداله ابراهیمی
        با ظهور و شدت یافتن پدیده گرمایش جهانی، توسعه راهبردهای کارآمد برای سازگاری با این پدیده امری ضروری قلمداد می‌گردد. این ضرورت در گام نخست درکی مناسبی از آسیب‌پذیری مناطق مختلف از دگرگونی‌های آب و هوایی به¬دست می‌آورد و متناسب با گنجایش‌های منطقه¬ایی راهبردهای سازگاری با چکیده کامل
        با ظهور و شدت یافتن پدیده گرمایش جهانی، توسعه راهبردهای کارآمد برای سازگاری با این پدیده امری ضروری قلمداد می‌گردد. این ضرورت در گام نخست درکی مناسبی از آسیب‌پذیری مناطق مختلف از دگرگونی‌های آب و هوایی به¬دست می‌آورد و متناسب با گنجایش‌های منطقه¬ایی راهبردهای سازگاری با دگرگونی‌های آب و هوایی را ارائه می‌کند. هدف از این پژوهش شناخت اثر گرمایش جهانی بر تغییرات میزان دماهای فرین بالا طی دهه‌های آینده در قلمرو ایران است. به این منظور داده‌های پایگاه EH5OM برای دوره 2015 تا 2050 میلادی به شکل دیدبانی‌های 3 ساعته (8 بار در روز) تحت سناریو A1B. از مرکز فیزیک ماکس پلانک بارگیری و با استفاده از مدل منطقه¬ایی REGCM4 ریزپیمانه شدند. سپس داده‌های ساعتی دمای هوا ریزپیمانه نمایی شده با تفکیک مکانی 27/0 × 27/0 درجه قوسی به میانگین روزانه تبدیل شدند که در نتیجه ماتریسی به ابعاد 2140×13140 به-دست آمد. برای شناسایی از روزهای فرین گرم از نمایه انحراف بهنجار شده دما (NTD) بهره بردیم؛ به¬طوری¬که داده‌های حاصل از خروجی مدل برحسب مقدار این نمایه و گستره حاکمیت گرما ( ) مرتب گردیدند در گام بعدی 500 روز نخست که شرط ( ) را برآورده کردند در حکم نمونه انتخاب شدند. نتایج نشان داد دورنمای فرین‌های گرم ایران بر اساس روش شبکه عصبی خودسازمانده (SOM) را می‌توان به 9 ناحیه تقسیم نمود. همچنین در دهه‌های آینده بیشینه گرماهای فرین در نیمه غربی و نوار ارتفاعی (کوهستان و کوهپایه) رخ خواهد داد به¬طوری¬که فرین‌های دمایی در مناطق یادشده بیشتر از نواحی داخلی و سواحل جنوبی کشور خواهند بود. کمینه رخداد فرین گرم ایران مربوط به ناحیه دشت کویر و پس‌ازآن جنوب شرق کشور می‌باشد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        10 - مقایسه شبکه‌های عصبی MLP و RBF در تخمین پارامترهای آبخوان‌های محبوس
        طاهره  آذری نوذر  سامانی
        در این مقاله، شبکه‌های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه شعاعی (RBF) جهت تعیین پارامترهای آبخوان محبوس (قابلیت انتقال آبخوان و ضریب ذخیره) طراحی گردیده است. تابع چاه مربوط به آبخوان‌های محبوس به این شبکه‌‌ها آموزش داده شده است. با اعمال تکنیک آنالیز مولفه‌ چکیده کامل
        در این مقاله، شبکه‌های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه شعاعی (RBF) جهت تعیین پارامترهای آبخوان محبوس (قابلیت انتقال آبخوان و ضریب ذخیره) طراحی گردیده است. تابع چاه مربوط به آبخوان‌های محبوس به این شبکه‌‌ها آموزش داده شده است. با اعمال تکنیک آنالیز مولفه‌ اصلی بر مجموعه داده‌های آموزش، ساختار شبکه MLP و RBF به ترتیب با آرایش (1×12×1) و (1×14×1) صرف نظر از تعداد داده‌های آزمون پمپاژ ثابت گردید. این شبکه‌ها با دریافت هر مجموعه داده آزمون پمپاژ واقعی، مختصات نقطه انطباق بهینه را تولید می‎کند. سپس مختصات نقطه انطباق با حل تحلیلی تایس (1935) ترکیب شده و مقادیر پارامترهای آبخوان محاسبه می‌شود. توانایی تعمیم و عملکرد این شبکه‌ها با 100000 مجموعه داده سنتز شده ارزیابی گردید و دقت آن‌ها با استفاده از داده‌های دو آزمون پمپاژ واقعی با روش انطباق منحنی تیپ مقایسه شده است. نتایج حاصل از مدلسازی تابع چاه در آبخوان محبوس نشان داد که اگر چه هر دو مدل‌ شبکه عصبی MLP و RBF می‌توانند پارامترهای آبخوان را با دقت بالایی تعیین نمایند و خطاهای گرافیکی حاصل از روش‌های انطباق منحنی تیپ را حذف کنند اما شبکه MLP طراحی‌شده از دقت بالاتری نسبت به شبکه RBF برخوردار می‌باشد به همین دلیل شبکه MLP پیشنهادی به عنوان یک روش خودکار، دقیق و سریع جهت تعیین پارامترهای آبخوان محبوس توصیه می‌شود. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        11 - ترکیب الگوریتم خوشه¬بندی Fuzzy c-means با شبکه عصبی پرسپترون چند لایه برای افزایش دقت تخمین غلظت عناصر ژئوشیمیایی، مثال موردی – محدوده شرقی کانسار مس پورفیری سوناجیل
        محرم  جهانگیری سیدرضا  قوامی ریابی بهزاد  تخم¬چی
        روش¬های شناسایی¬ الگو توانایی کشف روابط پنهان موجود در بین داده¬های اکتشافی را دارند و با بهره-گیری از این روش¬ها، الگوی پراکندگی ژئوشیمیایی حاکم بر عناصر در محدوده مورد مطالعه قابل شناسایی و تعمیم است. یکی از روش¬های شناسایی ¬الگو، شبکه عصبی چند لایه است که در تخمین غل چکیده کامل
        روش¬های شناسایی¬ الگو توانایی کشف روابط پنهان موجود در بین داده¬های اکتشافی را دارند و با بهره-گیری از این روش¬ها، الگوی پراکندگی ژئوشیمیایی حاکم بر عناصر در محدوده مورد مطالعه قابل شناسایی و تعمیم است. یکی از روش¬های شناسایی ¬الگو، شبکه عصبی چند لایه است که در تخمین غلظت عناصر ژئوشیمیایی در مطالعات معدنی استفاده می¬شود و دقت قابل قبولی ارائه می¬نماید. در این مطالعه، روش شبکه عصبی چند لایه به‌عنوان تخمینگر انتخاب شده و با 1755 نمونه سنگی آنالیز شده با روش ICP، طراحی تخمینگر انجام پذیرفته است. در تحلیل¬ها برای بالا بردن دقت تخمین شبکه عصبی از الگوریتم خوشه¬بندی FCM استفاده شده است. پس از شناسایی تعداد خوشه بهینه موجود در داده¬های ژئوشیمیایی، اقدام به خوشه¬بندی شده و مجموعه داده برای طراحی تخمینگر¬ها از داده¬های خوشه¬بندی شده انتخاب شد. نتایج به‌دست‌آمده نشان داد که استفاده از داده¬های خوشه¬بندی شده، دقت تخمین را 13 درصد افزایش داده و میانگین دقت تخمینگرهای عناصر ژئوشیمیایی که در حالت استفاده از کل داده¬ها برابر 75 درصد بود به 88 درصد افزایش یافته است. عناصری با دقت¬های پایین در حالت استفاده از کل داده¬ها، در حالت استفاده از داده¬های خوشه¬بندی شده افزایش قابل ملاحظه¬ای از خود نشان داده و خطای تخمین (MSE) در حالت استفاده از داده¬های خوشه¬بندی به میزان قابل توجهی کاهش پیدا کرده است و میانگین خطا از مقدار 079/0 با کاهشی 3 برابری به 025/0 رسیده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        12 - بررسی کارایی مدل هیبریدی هالت-وینترز موجکی (WHW)در شبیه¬سازی تراز سطح ایستابی آبخوان ساحلی ارومیه
        محمد نخعی فرشاد  علیجانی میرعربی علی حميدرضا  ناصري
        پیش¬بینی تراز سطح آب زیرزمینی به‌منظور درک صحیح در مورد روند تغییرات آبخوان و مدیریت و برنامه¬ریزي این منابع آبی ارزشمند، بسیار مهم است. این مقاله از مدل هیبریدی هالت¬وینترز موجکی(WHW) برای اولین بار در شبیه‌سازی تراز سطح ایستابی بهره گرفته است. بدین منظور از سری زمانی چکیده کامل
        پیش¬بینی تراز سطح آب زیرزمینی به‌منظور درک صحیح در مورد روند تغییرات آبخوان و مدیریت و برنامه¬ریزي این منابع آبی ارزشمند، بسیار مهم است. این مقاله از مدل هیبریدی هالت¬وینترز موجکی(WHW) برای اولین بار در شبیه‌سازی تراز سطح ایستابی بهره گرفته است. بدین منظور از سری زمانی 16 ساله نوسانات ماهانه تراز سطح آب زیرزمینی در دو چاه مشاهده-ای آبخوان ساحلی ارومیه استفاده شد. در WHW سری زمانی مادر به چندین زیر سری با مقیاس¬های زمانی مختلف تبدیل شد، سپس زیر سری¬های زمانی به‌صورت تک‌تک به‌عنوان ورودی مدل HW قرار گرفته و با تجمیع خروجی¬ها تراز محاسباتی سطح ایستابی به دست آمد. پس از آن عملکرد مدل WHW با مدل¬های خطی ARIMA، HW وSARIMA و نیز مدل¬های هوشمند غیرخطی شبکه عصبی(ANN) و رگرسیون بردار پشتیبان(SVR) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که در مدل WHW در مقایسه با مدل¬های خطی، معیار خطای NSE و RMSE‌ در مرحله آزمون به ترتیب تا 30 و 60 درصد ارتقا یافته و در مقایسه با مدل¬های غیرخطی ANN و SVR عملکرد برابر و مشابه داشته است. همچنین نتایج نشان داد که هرچه تراز سطح آب زیرزمینی از تناوب¬¬های چندگانه و غیرفصلی بیشتری برخوردار باشد، دقت مدل WHWدر قیاس با مدل¬های خطی بیشتر می¬شود. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        13 - تبدیل توالی پروتئین به تصویر جهت طبقه¬بندی با شبکه عصبی کانولوشنی
        رضا احسن منصور ابراهیمی روح الله دیانت
        از آنجا که روش‌‌های مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روش‌‌های مختلف با چکیده کامل
        از آنجا که روش‌‌های مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روش‌‌های مختلف بازنمایی توالی پروتئین، جهت طبقه‌‌بندی توالی پروتئین افراد سالم و سرطان خون، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که تبدیل حروف اسید آمینه به بردار ویژگی یک‌‌بعدی در طبقه بندی 2 کلاس موفق نبود و فقط یک کلاس مریض تشخیص داده شد. با تغییر بردار ویژگی به‌‌صورت اعداد رنگی دقت تشخیص کلاس سالم کمی بهبود یافت. روش بازنمایی توالی پروتئینی به‌‌صورت یکپارچه دودویی، با ابتکار حفظ دنباله توالی در دو حالت یک‌بعدی و دوبعدی(تصویر با اعمال فیلتر گابور)، نسبت به روشهای قبلی موثرتر بود. بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور با دقت 100% توالی پروتئین افراد سالم و 98.6% توالی پروتئین افراد دارای سرطان خون را طبقه‌‌بندی کرد. یافته‌‌های این تحقیق نشان داد که بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور، می‌‌تواند به‌‌عنوان روش موثر جدید دربازنمایی توالی‌‌های پروتئینی جهت طبقه‌‌بندی، ارایه نماید. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        14 - ارائه روشی جدید مبتنی بر مدل کوکومو بمنظور افزایش دقت تخمین تلاش در پروژه های نرم افزاری
        مهدیه سالاری وحید   خطیبی بردسیری عمید  خطیبی بردسیری
        تخمین و برآورد معیارها یک فعالیت حیاتی در پروژه‌های نرم‌افزاری محسوب می‌شود. به‌طوری‌که تخمین تلاش در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار، یکی از مهم‌ترین چالش‌های مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری است. تخمین نادرست می‌تواند منجر به شکست پروژه گردد. لذا یکی از فعالیت‌های اصلی و کلید چکیده کامل
        تخمین و برآورد معیارها یک فعالیت حیاتی در پروژه‌های نرم‌افزاری محسوب می‌شود. به‌طوری‌که تخمین تلاش در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار، یکی از مهم‌ترین چالش‌های مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری است. تخمین نادرست می‌تواند منجر به شکست پروژه گردد. لذا یکی از فعالیت‌های اصلی و کلیدی در توسعه مؤثر و کارآمد پروژه‌های نرم‌افزاری تخمین دقیق هزینه‌های نرم‌افزار است. ازاین‌رو در این پژوهش دو روش به‌منظور تخمین تلاش در پروژه‌های نرم‌افزاری ارائه شده است، که در این روش ها سعی شده با تجزیه‌وتحلیل محرک‌ها و استفاده از الگوریتم‌های فرا ابتکاری و ترکیب با شبکه عصبی راهی برای افزایش دقت در تخمین تلاش پروژه های نرم افزاری ایجاد شود. روش اول تأثیر الگوریتم فاخته جهت بهینه‌سازی ضرایب تخمین مدل کوکومو و روش دوم به صورت ترکیبی از شبکه عصبی و الگوریتم بهینه‌سازی فا خته جهت افزایش دقت برآورد تلاش توسعه نرم‌افزار ارائه‌شده است. نتایج بدست آمده روی دو پایگاه داده واقعی نشان دهنده عملکرد مطلوب روش ارائه شده در مقایسه با سایر روشهاست. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        15 - ارایه یک مدل هوشمند به‌منظور تشخیص چندوجهی شخصیت کاربران با استفاده از روش‌های یادگیری ژرف
        حسین صدر فاطمه محدث دیلمی مرتضی ترخان
        با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکه‌های ‌مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آن‌ها به‌صورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آن‌ها استخراج کرد. یکی از مهم‌ترین داده‌های متنی موجود در سطح و چکیده کامل
        با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکه‌های ‌مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آن‌ها به‌صورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آن‌ها استخراج کرد. یکی از مهم‌ترین داده‌های متنی موجود در سطح وب دید‌گاه‌های افراد نسبت به یک موضوع مشخص است. متن‌های منتشرشده توسط کاربران در فضای مجازی می‌تواند معرف شخصیت آن‌ها باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند انتخاب مناسبی برای تجزیه‌و‌تحلیل این‌گونه مسائل باشند، اما به‌منظور غلبه بر پیچیدگی و پراکندگی محتوایی و نحوی داده‌ها نیاز به الگوریتم‌های یادگیری ژرف بیش از پیش در این حوزه احساس می‌شود. در این راستا، هدف این مقاله به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ژرف به‌منظور دسته‌بندی متون برای پیش‌بینی شخصیت می‌باشد. برای رسیدن به این هدف، شبکه عصبی کانولوشنی با مدل آدابوست به‌منظور دسته‌بندی داده‌ها ترکیب گردید تا بتوان به کمک آن داده‌های آزمایشی که با خطا دسته‌بندی ‌شده‌اند را در مرحله دوم دسته‌بندی با اختصاص ضریب آلفا، با دقت بالاتری دسته‌بندی کرد. مدل پیشنهادی این مقاله روی دو مجموعه داده ایزیس و یوتیوب آزمایش شد و بر اساس نتایج بدست آمده مدل پیشنهادی از دقت بالاتری نسبت به سایر روش‌های موجود روی هر دو مجموعه داده برخودار است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        16 - تحلیل احساسات برای پیش¬بینی بازار بورس با شبکه عصبی ژرف: مطالعه موردی برای پایگاه داده سهام شرکت¬های بین-المللی
        حکیمه منصور سعیده ممتازی کامران لایقی
        امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه¬های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش¬بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می¬شود. به منظور ساخت یک تحلیل¬گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه¬های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی¬های مهم چکیده کامل
        امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه¬های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش¬بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می¬شود. به منظور ساخت یک تحلیل¬گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه¬های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی¬های مهم بین کلمات توسط شبکه پیچشی، از شبکه حافظه کوتاه-مدت بلند استفاده می¬کنیم تا رابطه نهفته در دنبالـه¬ای از کلمات را کشف و ویژگی¬های مهم متن را استخراج نماییم. با کشف ویژگی¬های استخراج شده جدید توسط شبکه‌ برگشتی با حافظه کوتاه-مدت بلند، توانایی مدل پیشنهادی در طبقه¬بندی ارزش سهام شرکت¬ها افزایش می¬یابد و در نهایت به پیش¬بینی سهام بورس در روز بعد براساس تحلیل احساسات می¬پردازیم. اﯾﻦ ﭘﮋوﻫﺶ ﺑﺮ اﺳﺎس دادهﻫﺎی ﻣﻘﺎﻟﻪ اﻧﮕﻮﯾﺎن و همکارانش اﻧﺠﺎم ﮔﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ و تنها از اﻃﻼﻋﺎت احساسی ﻣﺮدم در شبکه-ﻫﺎی اجتماعی ﺑﺮای ﭘﯿﺶبینی ﺳﻬﺎم اﺳﺘﻔﺎده می¬کند. با توجه به اینکه هر یک از پیـام¬های کاربـران را در 5 کلاس¬های احساسی طبقه¬بندی می¬کنیم، بنابراین این مدل ارزش سهام روز بعد را به دو حالت بالا یا پایین بودن آن می¬تواند پیش¬بینی کند. ساختار پیشنهادی شامل 21 لایه شبکه عصبی ژرف و متشکل از شبکه¬های پیچشی و حافظه کوتاه-مدت بلند است که برای پیش¬بینی سهام بورس 18 شرکت پیاده¬سازی شده است. اگرچه برخی مدل¬های ارائه شده قبل، از تحلیل احساسات به منظور پیش¬بینی بازار سرمایه بهره گرفته¬اند، اما از روش¬های ترکیبی و پیشرفته در شبکه¬های ژرف با میزان دقت پیش¬بینی بالا بهره نبرده¬اند. سنجش نتایج روش پیشنهادی با دیگر مطالعات نشان داده که عملکرد روش پیشنهادی در مقایسه با 8 روش دیگر، بطور قابل ملاحظه¬ای خوب بوده و در معیار ارزیابی صحت در پیش‌بینی روزانه سهام‌ با بهبود 8/19 درصدی نسبت به مدل شبکه پیچشی ژرف، 5/24 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی انگویان و همکاران (2015) و 94/23 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی درخشان و همکاران (2019) از روش‌های رقیب پیشی بگیرد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        17 - شناسایی و دسته‌بندی چالش‌های شرکت‌های دانش‌بنیان با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی و رویکرد BPMS؛ مطالعه موردی: شرکت‌های دانش‌بنیان یزد
        مجتبی قلی پور محمدعلی وحدت زاد محمدصالح اولیاء حسن خادمی زارع
        دانش همواره ابزاری قدرتمند در تثبیت جایگاه هر فرد/ جامعه، خدمت‌رسانی به عموم و رویکرد تعالی جوامع مستقل کنونی است. ارزش دانش آنجا حیاتی‌تر و معرض‌تر می‌گردد که بتوان آن را به کالا/ خدمتی جهت رفع نیازمندی‌های جامعه بشری تبدیل نمود. شرکت‌های دانش‌بنیان به‌عنوان یک مؤسسه ک چکیده کامل
        دانش همواره ابزاری قدرتمند در تثبیت جایگاه هر فرد/ جامعه، خدمت‌رسانی به عموم و رویکرد تعالی جوامع مستقل کنونی است. ارزش دانش آنجا حیاتی‌تر و معرض‌تر می‌گردد که بتوان آن را به کالا/ خدمتی جهت رفع نیازمندی‌های جامعه بشری تبدیل نمود. شرکت‌های دانش‌بنیان به‌عنوان یک مؤسسه کوچک حقیقی- حقوقی، ازجمله مؤسسه‌هایی است که توانایی بالایی در تبدیل دانش به فناوری دارند. این در حالی است که شرکت‌های دانش‌بنیان در ایران نسبت به موارد مشابه در خارج و با توجه به سند چشم‌انداز 20ساله ایران، در وضعیت مناسب و مطلوب قرار ندارند. پژوهش حاضر باهدف شناسایی چالش‌های پیش روی شرکت‌های دانش‌بنیان موجود در پارک علم و فناوری اقبال یزد و دسته‌بندی این چالش‌ها با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی انجام پذیرفته است. نمونه مورد مطالعه شامل 137 نفر از مدیران و کارکنان رده ‌بالای این شرکت‌ها بوده است. 59 چالش‌ها به‌ دست ‌آمده از مطالعه ادبیات موضوع و نظر خبرگان، در یک پرسشنامه تدوین و بین جامعه هدف توزیع گردید. اعتبارسنجی 128 پرسشنامه گردآوری شده، توسط روش شبکه عصبی مصنوعی پیش انتشار با MSE=2.0332 تأيید گردید و دسته‌بندی چالش‌ها به‌وسیله شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه و با الهام از سیستم مدیریت فرایند کسب و کار انجام پذیرفته است. نتایج نشان داد که 59 چالش به ‌دست ‌آمده با توجه به الگوی سیستم مدیریت فرآیند کسب و کار، در سه دسته چالش‌های مربوط به فعالیت‌های مدیریتی، عملیاتی (اصلی) و پشتیبانی دسته‌بندی شدند. همچنین تعداد چالش‌های مربوط به فعالیت‌های مدیریتی، عملیاتی (اصلی) و پشتیبانی به ترتیب با تعداد 27، 15 و 17 چالش به دست آمد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        18 - یک معماری دومسیره کارآمد مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای بازشناسی دروازه در ویدئوی بازی فوتبال
        امیرحسین  زنگنه مهدی جم پور کامران لایقی
        در این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می¬باشد، ارائه کرده¬ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه چکیده کامل
        در این مقاله یک روش خودکار با استفاده از یک مدل معماری دومسیره یادگیری عمیق برای مساله تحلیل تصاویر ویدئویی ورزش فوتبال، با تاکید بر شناسایی دروازه به عنوان یکی از مهمترین عناصر رویداد گُل که مهمترین رویداد بازی فوتبال می¬باشد، ارائه کرده¬ایم. معماری پیشنهادی، شکل توسعه یافته مدل VGG سیزده لایه می‌باشد که طی آن یک مدل معماری دو مسیره تعریف شده است. در مدل معماری پیشنهادی برای بازشناسی دروازه در مسیر اول، مدل با مجموعه داده آموزشی، آموزش داده می¬شود. اما در مسیر دوم، مجموعه داده¬های آموزشی ابتدا توسط یک سیستم غربال‌کننده مورد بررسی قرار گرفته و بهترین تصاویر که شامل ویژگی¬های متفاوتی با ویژگی¬های انتخاب شده توسط مسیر اول هستند، انتخاب می‌شوند. به عبارت دیگر در مسیر دوم، ویژگی‌هایی از شبکه‌ای مشابه مسیر اول، ولی پس از عبور از سیستم غربالگر تولید می‌شود.سپس بردارهای ویژگی¬ تولید شده در دو مسیر با یکدیگر ادغام شده و یک بردار ویژگی سراسری حاصل می¬شود و بدین ترتیب فضاهای متفاوتی از مساله بازشناسی دروازه تحت پوشش قرار گرفته است. ارزیابی‌های متنوعی بر روی روش ارائه شده انجام شده است. نتایج ارزیابی‌ها، حاکی از بهبود دقت بازشناسی دروازه به‌وسیله مدل معماری دومسیره ارائه شده نسبت به مدل پایه می‌باشد. همچنین مقایسه روش پیشنهادی با نتایج موجود نشان می‌دهد دقت روش پیشنهادی، بهتر از نتایج منتشر شده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        19 - ارزیابی کارایی ساختار داخلی واحدهای تصمیم گیرنده در گذشته ، حال و آینده با استفاده از تحلیل پوششی داده‌های شبکه‌ای پویا و شبکه عصبی مصنوعی
        جواد نیک نفس محمد علی  کرامتی جلال حقیقت منفرد
        مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ای شبکه‌ای و مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ای شبکه‌ای پویا نمی‌توانند کارایی آینده ساختار داخلی واحدهای تصمیم‌گیرنده را در آینده ارزیابی نمایند. به عبارت دیگر همه مدل‌های شبکه‌ای و شبکه‌ای پویا عملکرد گذشته واحدها و ساختار درونی آن‌ها را ارزیابی کرده چکیده کامل
        مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ای شبکه‌ای و مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ای شبکه‌ای پویا نمی‌توانند کارایی آینده ساختار داخلی واحدهای تصمیم‌گیرنده را در آینده ارزیابی نمایند. به عبارت دیگر همه مدل‌های شبکه‌ای و شبکه‌ای پویا عملکرد گذشته واحدها و ساختار درونی آن‌ها را ارزیابی کرده و کارایی و ناکارایی آن‌ها را سنجش می‌کنند و در نهایت بر اساس آن ارزیابی، رتبه‌بندی می‌نمایند. در این مقاله برآنیم که کارایی بخش‌های جمع‌آوری سپرده و وام‌دهی در شعب بانک را در آیندهارزیابی کنیم. تا بتوانیم ناکارایی در ساختار درونی یک واحد را قبل از وقوع مطلع شده و از آن جلوگیری نماییم. این رویکرد می‌تواند نقش مدیران را از ناظر و ارزیاب به برنامه‌ریز تغییر دهد. ابتدا با استفاده از ادبیات موضوع و نظر خبرگان ساختار درونی شعب بانک و متغیرهای شبکه در آن مشخص شد. سپس مقادیر متغیرها با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی برای دو دوره آتی پیش‌بینی‌شده است. و در نهایت یک مدل شبکه‌ای پویا با استفاده از مقادیر دوره‌های گذشته و مقادیر پیش‌بینی‌شده فرموله شده و با استفاده از آن کارایی شعب و ساختار داخلی آن در گذشته، حال و آینده ارزیابی شده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        20 - تشخیص جزیره‌های الکتریکی در شبکه‌های توزیع دارای تولیدات پراکنده با استفاده از تبدیل موجک گسسته و شبکه عصبی مصنوعی
        مهرداد حیدری ارجلو سیدقدرت‌اله سیف‌السادات مرتضی رزاز
        در این مقاله برای تشخیص جزیره‌های الکتریکی، یک الگوریتم جدید مبتنی بر تحلیل سیگنال‌های حالت گذرا با استفاده از تبدیل موجک گسسته (DWT) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ارائه می‌گردد. شبکه عصبی برای دسته‌بندی حوادث به حالت‌های "جزیره" یا "غیر جزیره" آموزش داده می‌شود. ویژگی‌های م چکیده کامل
        در این مقاله برای تشخیص جزیره‌های الکتریکی، یک الگوریتم جدید مبتنی بر تحلیل سیگنال‌های حالت گذرا با استفاده از تبدیل موجک گسسته (DWT) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ارائه می‌گردد. شبکه عصبی برای دسته‌بندی حوادث به حالت‌های "جزیره" یا "غیر جزیره" آموزش داده می‌شود. ویژگی‌های مورد نیاز دسته‌بندی، از طریق تبدیل موجک گسسته سیگنال‌های گذرای ولتاژ و جریان DGها استخراج می‌شوند. برای شبیه‌سازی الگوریتم از نرم‌افزارهای DIGSILENT، MATLAB و WEKA استفاده شده است. روش پیشنهادی روی یک سیستم توزیع ولتاژ متوسط CIGRE با دو نوع DG مختلف آزمایش می‌شود. این مقاله، الگوریتم رله نهایی را با تحلیل انجام‌گرفته از میان 162 طرح انتخاب می‌کند تا رله انتخابی از نظر شاخص‌های مختلف از جمله دقت، سرعت، سادگی و هزینه، بهترین کارایی را داشته باشد. با تحلیل و بررسی‌های صورت‌گرفته در رله انتخابی DGها، از سیگنال ولتاژ، موجک مادر 4db و سطح هفتم تبدیل موجک استفاده می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که این روش می‌تواند جزیره‌های الکتریکی را در مقایسه با روش‌های موجود در زمان کوتاه‌تر و با دقت بالاتری تشخیص دهد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        21 - کاربرد حفاظت ناحیه گسترده برای مقابله با خاموشی‌های سراسری ناشی از ناپایداری زاویه‌ای
        سعید کیارستمی مجتبی خدرزاده
        در این مقاله یک سیستم حفاظت ناحیه گسترده برای مقابله با خاموشی‌های گسترده ناشی از ناپایداری‌های زاویه‌ای پیشنهاد می‌شود. در ابتدا خاموشی وسیع، مدل‌سازی شده و سپس سناریوهای منجر به خاموشی گسترده استخراج خواهند شد. با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، حوادثی که منجر به وقوع نا چکیده کامل
        در این مقاله یک سیستم حفاظت ناحیه گسترده برای مقابله با خاموشی‌های گسترده ناشی از ناپایداری‌های زاویه‌ای پیشنهاد می‌شود. در ابتدا خاموشی وسیع، مدل‌سازی شده و سپس سناریوهای منجر به خاموشی گسترده استخراج خواهند شد. با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، حوادثی که منجر به وقوع ناپایداری زاویه‌ای در سیستم می‌شوند تعیین می‌گردند. سپس با استفاده از الگوریتمی که از اطلاعات به دست آمده از واحدهای اندازه‌گیری فازور (PMUها) استفاده می‌کند، ژنراتورهای همنوای سیستم شناسایی شده و با قطع خطوط ضعیف و حذف بار مناسب، سیستم به جزایر پایدار تجزیه می‌شود. صحت روش پیشنهادی بر روی شبکه استاندارد 39باسه IEEE نشان داده شده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        22 - بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا با استفاده از ژست انسان در شبکه چندشاخه
        رقیه یوسفی کریم فائز
        امروزه بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا به یکی از موضوعات فعال در زمینه بینایی ماشین و شناسایی الگو تبدیل شده است. تمرکز این کار بر روی شناسایی کنش یا رفتار انسان از روی یک تصویر است. برخلاف روش‌های سنتی که از ویدئوها یا دنباله‌ای از تصاویر برای بازشناسی کنش انسان چکیده کامل
        امروزه بازشناسی کنش انسان از روی تصویر ایستا به یکی از موضوعات فعال در زمینه بینایی ماشین و شناسایی الگو تبدیل شده است. تمرکز این کار بر روی شناسایی کنش یا رفتار انسان از روی یک تصویر است. برخلاف روش‌های سنتی که از ویدئوها یا دنباله‌ای از تصاویر برای بازشناسی کنش انسان استفاده می‌کنند، یک تصویر ایستا فاقد اطلاعات زمانی است. بنابراین بازشناسی کنش مبتنی بر تصویر ایستا دارای چالش بیشتری نسبت به بازشناسی کنش مبتنی بر ویدئو است. با توجه به اهمیت اطلاعات حرکتی در بازشناسی کنش از روش flow2Im برای تخمین اطلاعات حرکتی از روی تصویر ایستا استفاده شده است. ساختار پیشنهادی در این مقاله، حاصل ترکیب سه شبکه عصبی عمیق است که تحت عنوان شبکه سه‌شاخه یاد شده است. شبکه اول بر روی تصویر خام رنگی و شبکه دوم بر روی شار نوری پیش‌بینی شده از روی تصویر و شبکه سوم بر روی ژست به دست آمده از انسان موجود در تصویر آموزش می‌بیند. در نهایت تلفیق این سه شبکه عصبی عمیق سبب افزایش دقت بازشناسی کنش انسان شده است. به عبارت دیگر در این مقاله علاوه بر اطلاعات مکانی و زمانی پیش‌بینی شده از اطلاعات ژست انسان نیز برای بازشناسی کنش استفاده شده است زیرا ویژگی ژست برای بازشناسی کنش بسیار حائز اهمیت است. روش پیشنهادی در این مقاله توانسته است به دقت 80/91 درصد بر روی مجموعه داده action 7Willow، به دقت 02/91 درصد بر روی مجموعه داده 2012Pascal voc و به دقت 87/96 درصد بر روی مجموعه داده 10Stanford دست یابد. با توجه به مقایسه نتایج با روش‌های قبلی متوجه خواهیم شد که روش پیشنهادی بالاترین دقت را بر روی هر سه مجموعه داده نسبت به کارهای اخیر به دست آورده است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        23 - شناسایی فعالیت‌های انسانی مبتنی بر سنسورهای متحرک در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری عمیق
        عباس میرزایی فاطمه فرجی
        کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غی چکیده کامل
        کنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غیر ممکن به نظر می‌رسد. اینترنت اشیا فراتر از برقراری یک ارتباط ساده بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها می‌باشد. اطلاعات سنسورها و سیستم‌های اینترنت اشیا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به کارایی سیستم داشته باشند. در این پژوهش روشی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی عمیق سی‌لایه‌ای برای تشخیص فعالیت‌های انسانی روی مجموعه داده تشخیص فعالیت دانشگاه فوردهام ارائه شده است. این مجموعه داده دارای بیش از یک میلیون سطر در شش کلاس برای تشخیص فعالیت در اینترنت اشیا است. بر اساس نتایج به دست آمده، مدل پیشنهادی ما در راستای تشخیص فعالیت‌های انسانی در معیارهای ارزیابی مورد نظر کارایی 90 درصد و میزان خطای 2/2 درصد را داشت. نتایج به دست آمده نشان از عملکرد خوب و مناسب یادگیری عمیق در تشخیص فعالیت است. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        24 - یک سیستم بینایی هوشمند برای نظارت خودکار بر آتش‌سوزی جنگل‌ها
        محمدصادق کیهان‌پناه بهروز کوهستانی
        مقابله با آتش‌سوزی جنگل‌ها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگی‌های آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دسته‌بندی، تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصاویر است. از آنجا که جنگل‌ها محی چکیده کامل
        مقابله با آتش‌سوزی جنگل‌ها برای جلوگیری از خطرات بالقوه آنها و همچنین حفاظت از منابع طبیعی به عنوان یک چالش در میان محققان مطرح است. هدف از این تحقیق، تشخیص ویژگی‌های آتش و دود از تصاویر بصری پهپاد برای دسته‌بندی، تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصاویر است. از آنجا که جنگل‌ها محیط‌های بسیار پیچیده و غیر ساختاری هستند، استفاده از سیستم بینایی همچنان با مشکلاتی نظیر شباهت ویژگی‌های شعله با نور خورشید، گیاهان و حیوانات و یا پوشش شعله با دود مواجه است که باعث هشدارهای اشتباه می‌شوند. روش پیشنهادی در این تحقیق، استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی از روش‌های یادگیری عمیق است که به صورت خودکار، توانایی استخراج یا تولید ویژگی در لایه‌های مختلف خود را دارند. ابتدا به جمع‌آوری داده و افزایش آنها با توجه به روش‌های داده‌افزایی پرداخته شده و در ادامه، استفاده از یک شبکه ۱۲ لایه برای دسته‌بندی و همچنین روش یادگیری انتقالی برای قطعه‌بندی تصاویر پیشنهاد می‌شود. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که روش داده‌افزایی به کار برده شده با توجه به تغییر اندازه و آماده‌سازی تصاویر ورودی به شبکه از کاهش شدید ویژگی‌های موجود در تصاویر اولیه جلوگیری کرده و همچنین شبکه‌های عصبی کانولوشنی مورد استفاده می‌توانند به خوبی ویژگی‌های آتش و دود موجود در تصاویر را استخراج کنند و نهایتاً به تشخیص و محلی‌سازی آنها بپردازند. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        25 - مدل توصیه مکان‌های مورد علاقه با توجه به الگوی رفتاری افراد بر اساس لیست دوستان بر پایه یادگیری عمیق
        صدف صفوی مهرداد جلالی
        رشد سریع شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر مکان، فرصتی عالی برای ارائه خدمات توصیه مکان‌های مورد علاقه به صورت هدفمند می‌باشد. یک وظیفه مهم برای توصیه دقیق نقاط جذاب و مورد علاقه کاربران در شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر مکان، با توجه به چالش‌های متون غنی و پراکندگی داده‌ها، بررسی و چکیده کامل
        رشد سریع شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر مکان، فرصتی عالی برای ارائه خدمات توصیه مکان‌های مورد علاقه به صورت هدفمند می‌باشد. یک وظیفه مهم برای توصیه دقیق نقاط جذاب و مورد علاقه کاربران در شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر مکان، با توجه به چالش‌های متون غنی و پراکندگی داده‌ها، بررسی ویژگی‌های معنادار کاربران و نقاط مورد علاقه است. در این مقاله، یک روش جدید برای توصیه ترتیب دقیق بهترین نقاط مورد علاقه کاربران ارائه شده که ترکیبی از رویکردهای شبکه عصبی کانولوشن، خوشه‌بندی و دوستی می‌باشد. برای یافتن شباهت در رفتار دوستان صمیمی، از روش خوشه‌بندی انتقال میانگین استفاده می‌کنیم و فقط تأثیر الگوی رفتاری شبیه‌ترین دوست را به نسبت همه دوستان کاربر در نظر می‌گیریم. چارچوب جدید شبکه عصبی کانولوشن پیشنهادی با ۱۰ لایه می‌تواند طول و عرض جغرافیایی و شناسه مکان‌های مناسب بعدی را پیش‌بینی کرده و سپس بر اساس کوتاه‌ترین فاصله از الگوی رفتاری دوست مشابه، مکان‌های پیشنهادی را انتخاب کند. این رویکرد ترکیبی، در دو مجموعه داده شبکه‌های اجتماعی مبتنی بر مکان ارزیابی شده و نتایج تجربی نشان می‌دهد که استراتژی ما از روش‌های پیشرفته توصیه نقاط مورد علاقه دقیق‌تر عمل می‌کند. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        26 - تخمین سرعت امواج صوتی با استفاده از روش¬های هوشمند و روش خوشه-بندی گراف پایه با توان تفکیک چندگانه: مطالعه موردی دریکی از میادین جنوب ایران
        مرتضی نوری مینا کریمی خالدی
        چكيده سرعت موج برشی (Vs) و تراکمی (Vp)دو پارامتر اساسی هستند که در اکثر مطالعات پتروفيزيكي، ژئوفيزيكي و ژئومکانیکی کاربردهای عمده¬ای دارند. این دو پارامتر را می¬توان از طریق ابزار تصویرگر دو¬قطبی صوتی (Dipole sonic imaging tool) بدست آورد، اما متأسفانه به دلیل هزینه چکیده کامل
        چكيده سرعت موج برشی (Vs) و تراکمی (Vp)دو پارامتر اساسی هستند که در اکثر مطالعات پتروفيزيكي، ژئوفيزيكي و ژئومکانیکی کاربردهای عمده¬ای دارند. این دو پارامتر را می¬توان از طریق ابزار تصویرگر دو¬قطبی صوتی (Dipole sonic imaging tool) بدست آورد، اما متأسفانه به دلیل هزینه بالای این ابزار، اطلاعات مربوط به سرعت موج برشی و تراکمی تنها در تعداد محدودی از چاه¬ها موجود است. بنابراین پیش¬بینی سرعت امواج به صورت غیر¬مستقیم از روی دیگر نمودارهای متداول که همبستگی خوبی با این پارامترها دارند، اهمیت بسزایی دارد. درگذشته از روش‌های تجربی و تحلیل‌های رگرسیونی برای تخمین سرعت امواج استفاده می‌شد، در حالی که امروزه از سیستم¬های هوشمند که عملکرد بهتری نسبت به این روش¬ها دارند، استفاده می¬شود. مهم‌ترین ابزار برای این کار، سیستم¬های هوشمند شامل شبکه هوش مصنوعی، منطق فازي، و خوشه¬بندی گراف پایه با توان تفکیک چندگانه (Multi resolution graph base clustering) می-باشد. در این مطالعه 1321 نقطه داده از سازند کنگان و دالان که دارای سرعت¬های برشي و تراكمی بودند، استفاده شده است. این داده¬ها به دو گروه تقسیم می¬شوند: 995 نقطه داده برای ساخت سیستم¬های هوشمند و 326 نقطه داده برای تست مدل استفاده شد. نتايج نشان داد که علی¬رغم اختلاف در مفهوم، همه تكنيك¬های هوشمند در برآورد سرعت امواج عملکرد قابل قبولی داشته‌اند. از طرفی، روش خوشه¬بندی گراف پایه با توان تفکیک چندگانه با توجه به تفکیک داده به خوشه¬هایی بر اساس میزان شباهت و تفاوت آن‌ها، تخمین دقیق¬تری از دیگر روش¬ها دارد. با استفاده از روش خوشه-بندی، سرعت امواج تراکمی و برشی با ضريب همبستگی برابر 9505/0و9407/. تخمین زده شد. از آنجایی که در این فرآیند، از عمق داده¬ها و لیتولوژی به عنوان ورودی استفاده نشده است، می¬توان از این روش در چاه¬ها و میادین دیگر نیز استفاده نمود. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        27 - کاربرد هوش مصنوعی در تطبیق اطلاعات تاریخچه یکی از مخازن نفتی شکافدار
        ناصر اخلاقی ریاض خراط صدیقه مهدوی
        یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی چکیده کامل
        یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی از اطلاعات استفاده شده در شبیه سازی ها،پیشگوئی های این مدل ها با خطای بسیاری همراه است .در این راستا از اطلاعاتی نظیر فشار ،دبی وسایر اطلاعات تولید در طول عمر مخزن جهت تطبیق تاریخچه ومنطبق کردن نتایج شبیه سازی با واقعیت استفاده می گردد .در این مطالعه از شبکه عصبی (ANN)برای ساخت مدل پیش گویی کننده فشار ته چاهی یکی از مخازن نفتی شکافدار ،با تاریخچه تولید 7 ساله استفاده شده است .تخلخل شکاف ،تراوائی شکاف در جهت های افقی وعمودی ،ارتفاع بلوک ،تخلخل دو گانه ماتریکس -شکاف بعنوان پارامتر هایی که روی آنها عدم قطعیت وجود دارد بعنوان ورودی شبکه وفشار بعنوان خروجی برای ساخت شبکه بکار رفته اند . نتایج بدست آمده از این مطالعه نشان داد که ،با استفاده از 50بار اجرای سناریو های مختلف ،مدل تخمین گر با خطای کمتر از 4%ضمن کاهش زمان فرایند ،قابلیت مناسبی جهت تطبیق فشار ته چاهی را دارد . پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        28 - کاربرد هوش مصنوعی در تطبیق اطلاعات تاریخچه یکی از مخازن نفتی شکافدار
        ناصر اخلاقی ریاض خراط صدیقه مهدوی
        یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی چکیده کامل
        یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی از اطلاعات استفاده شده در شبیه سازی ها،پیشگوئی های این مدل ها با خطای بسیاری همراه است .در این راستا از اطلاعاتی نظیر فشار ،دبی وسایر اطلاعات تولید در طول عمر مخزن جهت تطبیق تاریخچه ومنطبق کردن نتایج شبیه سازی با واقعیت استفاده می گردد .در این مطالعه از شبکه عصبی (ANN)برای ساخت مدل پیش گویی کننده فشار ته چاهی یکی از مخازن نفتی شکافدار ،با تاریخچه تولید 7 ساله استفاده شده است .تخلخل شکاف ،تراوائی شکاف در جهت های افقی وعمودی ،ارتفاع بلوک ،تخلخل دو گانه ماتریکس -شکاف بعنوان پارامتر هایی که روی آنها عدم قطعیت وجود دارد بعنوان ورودی شبکه وفشار بعنوان خروجی برای ساخت شبکه بکار رفته اند . نتایج بدست آمده از این مطالعه نشان داد که ،با استفاده از 50بار اجرای سناریو های مختلف ،مدل تخمین گر با خطای کمتر از 4%ضمن کاهش زمان فرایند ،قابلیت مناسبی جهت تطبیق فشار ته چاهی را دارد . پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        29 - تخمین تراوایی با بکارگیری لاگ های پتروفیزیکی و روش های هوش مصنوعی: مطالعه موردی در مخزن آسماری میدان نفتی اهواز
        ابوذر محسنی پور بهمن  سلیمانی ایمان زحمتکش ایمان ویسی
        تراوایی از جمله مهمترین پارامترهای پتروفیزیکی است که نقشی اساسی را در بحث¬های تولید و توسعه میادین هیدروکربونی دارند. در این پژوهش ابتدا نمودار تشدید مغناطیسی هسته¬ای در مخزن آسماری مورد ارزیابی قرار گرفت و تراوایی با استفاده از دو روش مرسوم مدل سیال آزاد(Coates) و مد چکیده کامل
        تراوایی از جمله مهمترین پارامترهای پتروفیزیکی است که نقشی اساسی را در بحث¬های تولید و توسعه میادین هیدروکربونی دارند. در این پژوهش ابتدا نمودار تشدید مغناطیسی هسته¬ای در مخزن آسماری مورد ارزیابی قرار گرفت و تراوایی با استفاده از دو روش مرسوم مدل سیال آزاد(Coates) و مدل شلمبرژه یا میانگین T2 (SDR) محاسبه شد. سپس با ساخت مدل ساده شبکه عصبی مصنوعی و همچنین ترکیب آن با الگوریتم¬های بهینه¬سازی رقابت استعماری (ANN-ICA) و ازدحام ذرات (ANN-PSO) تراوایی تخمین زده شد. در نهایت نتایج حاصل با مقایسه تراوایی COATES و تراوایی SDR تخمین زده شده نسبت به مقدار واقعی، مورد بررسی قرار گرفتند و دقت تخمین از نظر مجموع مربع خطا و ضریب همبستگی مقایسه شد. نتایج حاصل از این مطالعه، بیانگر افزایش دقت تخمین تراوایی با استفاده از ترکیب الگوریتم¬های بهینه سازی با شبکه عصبی مصنوعی بود. نتایج حاصل از این روش می تواند به عنوان روشی قدرتمند جهت بدست آوردن سایر پارامترهای پتروفیزیکی استفاده شود. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        30 - مدل¬سازی پیش‌بینی تقاضای گردشگری تفریحی داخلی شهر تهران
        محمدرضا فرزین امیر افسر علیرضا دبیر ابتهال  زندی
        يكي از مهم¬ترين رويدادها در صنعت گردشگري هر كشور، ميزان تقاضا براي يك محصول يا مقصد گردشگري است. اما باید توجه داشت پیش‌بینی‌ها هرگز نمی‌توانند به طور صددرصد با آنچه در عمل پیش خواهد آمد تطابق داشته باشند. همیشه فواصل و انحرافاتی بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی موجود خوا چکیده کامل
        يكي از مهم¬ترين رويدادها در صنعت گردشگري هر كشور، ميزان تقاضا براي يك محصول يا مقصد گردشگري است. اما باید توجه داشت پیش‌بینی‌ها هرگز نمی‌توانند به طور صددرصد با آنچه در عمل پیش خواهد آمد تطابق داشته باشند. همیشه فواصل و انحرافاتی بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی موجود خواهد بود، ولی استفاده از روش‌های علمی و نوین در امر پیش‌بینی، باعث خواهد شد نتایج حاصله به مراتب بیش از یک تخمین عینی به حقیقت نزدیک شود. در سال‌های اخیر با تغییر الگوی تعطیلات و شکل-گیری تعطیلات کوتاه¬مدت، شهرها فرصتی برای توسعه گردشگری پیدا کردند. یکی از مهم¬ترین انواع گردشگری داخلی شهر تهران، بر اساس آمار مرکز ملی آمار و نظرات صاحب نظران این حوزه، گردشگری تفریحی است به همین منظور پژوهش حاضر سعی دارد مدل هايي براي پيش بيني تقاضای گردشگری تفریحی داخلی شهر تهران پيشنهاد كند. براي اين كار از اطلاعات ماهیانه بين سال هاي 1381 تا 1394 استفاده شده است. متغير مستقل اين تحقيق تعداد گردشگران تفریحی داخلی شهر تهران است و متغیرهای وابسته نیز بر اساس تکنیک دلفی و دیماتل فازی انتخاب شدند، چارچوب مدل، تركيبي از رگرسیون ، شبکه عصبی فازی و الگوریتمSVR است که با ترکیب این روش‌ها مي¬توان خطاي پيش¬بيني را اندازه¬گيري و روش‌ها را با هم مقايسه كرد. نتايج اين پژوهش نشان مي‌دهد رویکرد ترکیبی رگرسیون و شبکه¬های عصبی فازی (ANFIS) پیشنهادی می‌تواند پیش‌بینی بهتری نسبت به سایر روش‌ها در خصوص پیش‌بینی گردشگری تفریحی داخلی داشته باشد. پرونده مقاله