مقاله بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج) دارای ۲۱ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج)  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 بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله بهبود نتایج پیش بینی BOD رودخانه ها بر پایه نویززدایی با مقایسه مدل های موجک عصبی، برنامه ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و رگرسیون خطی (مطالعه موردی: ایستگاه خروجی سد کرج) :

تعداد صفحات :۲۱

در این مطالعه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغیره، برنامه‌ریزی ژنتیک و ترکیب شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی اکسیژن‌خواهی بیوشیمیایی ماهانه آب (BOD) در ایستگاه خروجی سد کرج بررسی شد و تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها روی عملکرد مدل‌ها بوسیله تجزیه موجک مورد تحقیق قرار گرفت. به این منظور در مدل پیشنهادی اول، سری زمانی BOD مشاهداتی بوسیله توابع تبدیل مختلف در سطوح مختلفی به زیر سری‌ها تجزیه شدند و به عنوان ورودی در مدل شبکه عصبی قرار گرفتند. در مدل پیشنهادی دوم، سری زمانی BOD در ده سطح تجزیه شد. سپس حاصل جمع جبری زیرسری‌های مؤثر به عنوان ورودی مدل شبکه عصبی برای پیش‌بینی ماه آینده BOD درنظر گرفته شد. نتایج نشان داد که عملکرد پیش‌بینی مدل‌های ترکیبی موجک عصبی نسبت به شبکه عصبی، برنامه‌ریزی ژنتیک و رگرسیون بهتر است. این مدل ترکیبی برای مقادیر بیشینه نیز پیش‌بینی قابل قبولی را ارائه داده است. همچنین مدل ترکیبی دوم میانگین قدرمطلق خطا را برای مدل‌های رگرسیون، برنامه‌ریزی ژنتیک، شبکه عصبی و مدل ترکیبی اول، به ترتیب از ۸۷/۱ ، ۹۱/۰، ۶۵/۰ و ۴۶/۰ به ۴۴/۰ کاهش داد و ضریب کارایی را از ۲۳/۰، ۵۳/۰، ۷۳/۰ و ۸۱/۰ به ۸۳/۰ افزایش داد.