دانش رسان |
مرکز علم و دانش کشور مقاله پیش بینی پسماند تولیدی شهر تهران با استفاده از سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی و شبکه‌های عصبی مصنوعی
در حال بارگذاری
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
مقاله پیش بینی پسماند تولیدی شهر تهران با استفاده از سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی و شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای ۱۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد مقاله پیش بینی پسماند تولیدی شهر تهران با استفاده از سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی و شبکه‌های عصبی مصنوعی کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله پیش بینی پسماند تولیدی شهر تهران با استفاده از سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی و شبکه‌های عصبی مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن مقاله پیش بینی پسماند تولیدی شهر تهران با استفاده از سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی و شبکه‌های عصبی مصنوعی :
تعداد صفحات :۱۶
پیش بینی کمیت تولید، نقش به سزایی در بهینه سازی و برنامه ریزی سامانه مدیریت پسماندهای جامد شهری دارد، اما به علت دینامیک بودن سامانه های مدیریت پسماند، پیچیدگی روابط بین متغیر ورودی و خروجی، در دسترس نبودن و یا ناکافی بودن اطلاعات و همچنین تاثیر عوامل متغیر و غیرقابل کنترل همواره کار مشکلی بوده است. امروزه استفاده از سامانه های هوشمند به عنوان راهکاری نوین در تحلیل مسائل زیست محیطی، گسترش یافته است. در این پژوهش توانایی دو مدل هوشمند شبکه عصبی با تابع آموزش لونبرگ مارکوارت و همچنین سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی برای تخمین میزان تولید پسماندهای ماهانه شهر تهران مقایسه گردید. برای این منظور از داده های مربوط به جمعیت، الگوهای فصلی، کل بارندگی ماهانه، میانگین دمای ماهانه، ارتفاع از سطح دریا، میانگین رطوبت ماهانه و کل پسماند تولیدی (TSW) این شهر در فاصله زمانی ۱۳۸۹ تا ۱۳۹۴ که به صورت ماهانه مرتب شده بودند، استفاده شد. بعد از آموزش و آزمون مدلهای شبکه عصبی و سامانه استنتاج تطبیقی فازی-عصبی نتایج این مدلها مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج به دست آمده از این پژوهش نشان داد که مدل فازی-عصبی با ضریب تعیین ۹۶۳/۰، جذر میانگین مربعات خطا ۰۹۶/۰و درصد میانگین مطلق خطا ۰۵/۱ نسبت به مدل شبکه عصبی با ضریب تعیین ۸۵۲/۰، جذر میانگین مربعات خطا ۱۳۲/۰و درصد میانگین مطلق خطا ۱۹/۱ دارای عملکرد بهتری میباشد. همچنین نتایج بررسی دو مدل نشان داد که در هر دو مدل با دادههای ورودی الگوهای فصلی، کل بارندگی ماهانه، میانگین دمای ماهانه، میانگین رطوبت ماهانه و کل پسماند تولیدی (TSW) میتوان به پیشبینی دقیقتری دست یافت.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.
