دانلود مقاله کاربرد آمار و احتمالات در مدیریت تنش سرما و یخ زدگی

اختصاصی از یارا فایل دانلود مقاله کاربرد آمار و احتمالات در مدیریت تنش سرما و یخ زدگی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت فایل : word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:19

فهرست مطالب:

1- مقدمه  
2- شبکه های عصبی مصنوعی
2-1- مفاهیم پایه در شبکه های عصبی مصنوعی
2-2- شبکه عصبی پرسپترون  ساده
2-3- شبکه عصبی پرسپترون چند لایه ) MLP (  
3-  شرح تحقیق
3-2- استفاده از داده‌های ماهیانه
3-3- استفاده از داده‌های روزانه
4- تولید جریان مصنوعی توسط HEC4   
5- نتیجه‌گیری   
فهرست مراجع

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 .