مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی

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

  مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی دارای ۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی  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 ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی :

مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در زمستان ۱۳۸۹ در آب و فاضلاب از صفحه ۱۰۴ تا ۱۰۹ منتشر شده است.
نام: پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با مدل توسعه یافته شبکه عصبی
این مقاله دارای ۶ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله ضریب انتشار طولی
مقاله شبکه عصبی مصنوعی
مقاله توابع آموزش شبه- نیوتنی
مقاله پیش بینی

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
هدف اصلی این مقاله پیش بینی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی با استفاده از مدل توسعه داده شده شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای توابع آموزش شبه- نیوتنی بود. به این منظور از اطلاعات هیدرولیکی و هندسه جریان استفاده گردید. مجموع کل اطلاعات مورد استفاده در این تحقیق، ۱۰۰ سری داده بود که به سه دسته آموزش، دسته نظارت بر آموزش و دسته آزمایش تقسیم شد. در این تحقیق، ابتدا با دیدی انتقادی به مرور برخی از مهم ترین تحقیقات انجام گرفته در این زمینه پرداخته شد که نتیجه آن نمایان ساختن اشکالات موجود در برخی از این مطالعات بود. در گام بعدی به منظور ارایه مدلی که قادر به مدل سازی ضریب انتشار طولی در رودخانه های طبیعی باشد، رویکردی جدید از شبکه عصبی بر مبنای توابع آموزش شبه- نیوتنی که کمتر مورد توجه محققان بوده، معرفی شد. در نهایت نیز با بررسی نقش این دسته از توابع آموزش بر عملکرد شبکه، بهترین ساختار شبکه برای این منظور پیشنهاد گردید. نتایج به دست آمده از این تحقیق بیانگر دقت قابل قبول مدل پیشنهادی بود به طوری که مقادیر ضریب تعیین و میانگین قدرمطلق خطا برای مرحله آزمایش به ترتیب معادل ۰۸۵ و ۵۳ بود.