تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

اختصاصی از اس فایل تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت:وورد

24 صفحه

تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی[1]

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Yt یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(1)    

[1]  Stationary

تحقیق در مورد پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی

اختصاصی از اس فایل تحقیق در مورد پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه80

فهرست مطالب

مواد و روشها

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

ساختار و الگوریتم: [1]

منطقه و حوزه مورد مطالعه

بحث و نتایج:

شناسایی عیوب موتور براساس روش های هوشمند

مقدمه:

تشکر و قدردانی

انواع روش های تحلیلی در تشخیص عیوب [3]

(ANFIS)

مقدمه:

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی[1] (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج

1- Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

اختصاصی از اس فایل مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی[1] (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.

این مقاله به صورت  ورد (docx ) می باشد و تعداد صفحات آن 71صفحه  آماده پرینت می باشد

چیزی که این مقالات را متمایز کرده است آماده پرینت بودن مقالات می باشد تا خریدار از خرید خود راضی باشد

مقالات را با ورژن  office2010  به بالا بازکنید

مدلسازی نیروی کشش یک تیغه خاکورز بالدار بر اساس سامانه استنتاج فازی و روش رگرسیون خطی چندمتغیره

اختصاصی از اس فایل مدلسازی نیروی کشش یک تیغه خاکورز بالدار بر اساس سامانه استنتاج فازی و روش رگرسیون خطی چندمتغیره دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نویسند‌گان: اصغر محمدی ، رضا علیمردانی ، رضا لبافی ، عباس اکبرنیا
خلاصه مقاله:
در این تحقیق یک روش مبتنی بر منطق فازی جهت پیشبینی عملکرد کششی یک نوع تیغه بالدار مورد ارزیابی وجهت تعیین دقت آن در پیشبینی، با روش آنالیز رگرسیون خطی چندمتغیره مورد مقایسه قرار گرفت.آزمایشهایی روی تیغه خاکورز در خاکی با بافت لومی- رسی با محتوای رطوبتی13/23% و در عمقهای 100 و 200 و 300 میلیمتر انجام شد.اصول مدلسازی فازی بر اساس روش سوگنو به منظور پیش بینی تغییرات نیروی کشش نسبت به عرض و عمق کاری تیغه خاکورز استفاده شد. در داده های آموزش مقادیر ضریب تعیین و خطای نسبی در روش مبتنی بر منطق فازی به ترتیب 0/970ئ6.274% ودرروش آنالیز رگرسیون خطی به ترتیب 0/958 و 8ه/083 بدست آمدکلمات کلیدی: سامانه استنتاج فازی، رگرسیون خطی چندمتغیره، تیغه خاکورز بالدار، نیروی کشش

دانلود مقاله ISI استنتاج بیزی در مورد خود (و دیگران): بررسی

اختصاصی از اس فایل دانلود مقاله ISI استنتاج بیزی در مورد خود (و دیگران): بررسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی : استنتاج بیزی در مورد خود (و دیگران): بررسی

موضوع انگلیسی : Bayesian inferences about the self (and others): A review

تعداد صفحه : 10

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2014

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

مشاهده مغز به عنوان یک عضو از استنتاج بیزی تقریبی می تواند کمک به ما در درک
چگونه آن را نشان دهنده خود است. ما نشان می دهد که بازنمودها استنباط خود یک
تابع هنجاری: برای پیش بینی و بهینه سازی نتایج به احتمال زیاد از تعاملات اجتماعی.
مشخصات فنی، ما این پیش بینی و بهینه سازی به عنوان حداکثر رساندن شانس مطلوب بازیگران
نتایج از طریق استنتاج فعال است. در اینجا از نرم افزار نتایج می تواند مفهوم
به عنوان باورهای قبلی در مورد ایالات نهایی. اقدامات بر اساس بازنمایی می توانید فردی
بنابراین به عنوان به حداقل رساندن تعجب درک شود - تحت این باور است که قبل از یکی از
در نهایت در ایالات با ابزار بالا. نمایندگی بین فردی در نتیجه خدمت به ارائه
تعامل بیشتر قابل پیش بینی، در حالی که ظرفیت عاطفی استنتاج فردی
ارائه ارزیابی خود ادراک. تحریف خود نمایندگی به کمک عمده
اختلالات روانی مانند افسردگی، اختلال شخصیت و پارانویا. رویکرد
ما بررسی در نتیجه ممکن است عملیاتی مطالعه بازنمایی بین فردی در
ایالات پاتولوژیک است.

کلمات کلیدی: خود نمایندگی
دیگر نمایندگی
حداقل رساندن مصرف انرژی رایگان
استنتاج فعال
اختلال شخصیت
پارانویا