دسته بندی : ریاضی و آمار،
فرمت فایل: 
( قابلیت ویرایش و آماده چاپ )
قسمتی از محتوای متن ...
تعداد صفحات : 19 صفحه
1- مقدمه با توجه به اهمیت و حساسیت امر مهار آب‌های سطحی خصوصاً در کشور ما که اکثر رودخانه‌های مناطق مختلف فصلی بوده و کمبود آبی که در پهنه وسیعی از کشور وجود دارد ، نیاز به شناسایی و به مدل در‌آوردن رفتار رودها و شریان‌های آبی جهت برنامه‌ریزی‌های بلندمدت و استفاده بیشتر و بهتر از پتانسیل‌های آنها عمیقاً احساس می‌شود .جدیدالتاسیس بودن بیشتر ایستگاه‌های هیدرومتری ، نواقص موجود در آمار اکثر این ایستگاه‌ها ، قرارگرفتن بیشتر رودها در مناطق خشک ، وضعیت بحرانی برداشت آب‌های زیرزمینی و لزوم توجه بیشتر به آب‌های سطحی همه و همه دلایل بیشتر و ظریف‌تری میباشد که به مقوله پیش‌بینی و تولید آمار مصنوعی در حوزه‌های آبریز کشورمان جلوه و نمودی کامل‌تر می‌بخشد . روش‌های متداول آماری و احتمالی بر پایه روابط و فرمول‌های صرفاً ریاضی که به طور اخص به پیش‌بینی سری‌های زمانی می‌پردازد ، از دیرباز مورد توجه مهندسین علوم آب قرار گرفته است .
آنها با دست‌مایه قراردادن این بخش از علم آمار به تحلیل ، بررسی و شناخت رفتار رودخانه‌ها می‌پرداختند .
در این راستا نرم‌افزارهای مختلفی نیز تهیه وتنظیم شده که از مهم‌ترین و بارزترین آنها می‌توان SPIGOT و HEC4 را نام برد .
شبکه عصبی مصنوعی نامی نوین در علوم مهندسی است که به‌طور ابتدایی و آغازین درسال 1962 توسط فرانک روزن بلات و در شکل جدی و تأثیرگذار در سال 1986 توسط رومل‌هارت و مک‌کلند با ابداع و ارائه مدل پرسپترون بهبود یافته به جهان معرفی شد .
این شیوه از ساختاری نرونی و هوشمند با الگوبرداری مناسب از نرون‌های موجود در مغز انسان سعی می‌کند تا از طریق توابع تعریف شده ریاضی رفتار درون‌سلولی نرون‌های مغز را شبیه‌سازی کند و از طریق وزن‌های محاسباتی موجود در خطوط ارتباطی نرون‌های مصنوعی ، عملکرد سیناپسی را در نرون‌های طبیعی به مدل در آورد.
ماهیت و ذات تجربی و منعطف این روش باعث می‌شود تا در مسائلی مانند مقوله پیش بینی که یک چنین نگرشی در ساختار آنها مشاهده می‌شود و از رفتاری غیرخطی و لجام‌گسیخته برخوردار هستند ، به خوبی قابل استفاده باشد .
2- شبکه های عصبی مصنوعی 2-1- مفاهیم پایه در شبکه های عصبی مصنوعی یک نرون بیولوژیک با جمع ورودی‌های خود که از طریق دندریت‌ها با یک وزن سیناپسی خاص به نرون اعمال می‌شوند ، با رسیدن به یک حد معین تولید خروجی می‌کند .
این حد معین که همان حد آستانه میباشد ، در حقیقت عامل فعالیت نرون یا غیر فعال بودن آن است .
با توضیحات فوق می‌توان گفت که در مدل‌سازی یک نرون بیولوژیک به طور مصنوعی می‌بایست به سه عامل توجه شود : نرون یا فعال است یا غیر فعال خروجی تنها به ورودی‌های نرون بستگی دارد ورودی‌ها باید به حدی برسند تا خروجی ایجاد گردد]1[.
2-2- شبکه عصبی پرسپترون ساده فرانک روزن بلات ، با اتصال این نرون‌ها به طریقی ساده پرسپترون را ایجاد و ابداع کرد ، و برای نخستین بار این مدل را در کامپیوترهای دیجیتال شبیه‌سازی و آنها را به طور رسمی تحلیل نمود]1[.
2-3- شبکه عصبی پرسپترون چند لایه ) MLP ( در بسیاری از مسائل پیچیدة ریاضی که به حل معادلات بغرنج غیر خطی منجر می‌شود ، یک شبکة پرسپترون چند لایه می‌تواند به ساد
متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن مقاله میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله : توجه فرمایید.
- در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
- به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
- پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
- در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
- در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
- هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.
- بانک ها از جمله بانک ملی اجازه خرید اینترنتی با مبلغ کمتر از 5000 تومان را نمی دهند، پس تحقیق ها و مقاله ها و ... قیمت 5000 تومان به بالا میباشد.درصورتی که نیاز به تخفیف داشتید با پشتیبانی فروشگاه درارتباط باشید.
دانلود فایل 
پرداخت آنلاین
تحقیق درمورد کاربرد آمار و احتمالات در مدیریت تنش سرما و یخ زدگی
