مقاله مدل‌سازي جريان ورودي به مخزن با استفاده از شبکه‌هاي عصبي زماني با رويکرد عامل فراموش‌کننده در word

توضیحات پروژه

 مقاله مدل‌سازي جريان ورودي به مخزن با استفاده از شبکه‌هاي عصبي زماني با رويکرد عامل فراموش‌کننده در word دارای 10 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله مدل‌سازي جريان ورودي به مخزن با استفاده از شبکه‌هاي عصبي زماني با رويکرد عامل فراموش‌کننده در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه و مقالات آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ريختگي احتمالي در متون زير ،دليل ان کپي کردن اين مطالب از داخل فایل ورد مي باشد و در فايل اصلي مقاله مدل‌سازي جريان ورودي به مخزن با استفاده از شبکه‌هاي عصبي زماني با رويکرد عامل فراموش‌کننده در word،به هيچ وجه بهم ريختگي وجود ندارد

بخشی از متن مقاله مدل‌سازي جريان ورودي به مخزن با استفاده از شبکه‌هاي عصبي زماني با رويکرد عامل فراموش‌کننده در word :

تعداد صفحات:10

چکیده:

در این مقاله، روشی بازگشتی با عامل فراموش کننده برای کالیبراسیون پیوسته شبکه های عصبی زمانی پیشنهاد می شود . رویکرد عامل فراموش کننده الگوریتم های بازگشتی را قادر می سازد تا تأثیر داده ها و خطاهای قدیمی را در بهنگام سازی و آموزش مدل کاهش دهند . روش پیشنهادی برای کالیبراسیون شبکه عصبی به منظور مدل سازی جریان ورودی به مخزن استفاده می گردد .ری
زمانی ماهانه ورودی به مخزن سد کارون 3 در جنوب غربی ایران برای ارزیابی عملکرد رویکرد پیشنهادی استفاده می شود . همچنین، مدل خودهمبسته میانگین متحرک (ARMA) نیز در این مطالعه به منظور مقایسه به کار گرفته می شود . نتایج تحقیق حاکی از عملکرد بهتر شبکه عصبی زمانی کالیبره شده با این رویکرد از لحاظ دقت پیش بینی در مقایسه با شبکه عصبی آموزش داده شده با روش های معمول می باشد . همچنین، شبکه عصبی با رویکرد آموزش پیشنهادی دقت بیشتری را در مدل سازی نسبت به مدل آماری ARMA که با رویکرد عامل فراموش کننده کالیبره شده، نشان می دهد

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید