دانلود مقاله نقش فناوری اطلاعات در کنترل ترافیک

اختصاصی از یارا فایل دانلود مقاله نقش فناوری اطلاعات در کنترل ترافیک دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

امروز در کلان شهرهای ایران، شهروندان زمان زیادی را صرف فعالیت های تکراری و غیر مفید  نظیر پیمودن مسافت های طولانی برای خرید کالا و دریافت خدمات، معطل شدن در ترافیک های سنگین انتظار در صف بانک ها  می کنند. در عصر حاضر فناوری اطلاعات مهمترین ابزار برای مدیریت صحیح کلیه واحدهای اقتصادی، اجتماعی، فرهنگی و سیاسی محسوب میگردد. در شهر الکترونیک، شهروندان در تمام اوقات شبانه روز به پایگاه های داده خدمات دولتی و بخش خصوصی بر روی شبکه وب دسترسی دارند. ایجاد شهر الکترونیک تاثیرات بسیاری را در زمینه های اقتصادی، اجتماعی، فرهنگی و سیاسی برای اداره شهر و شهروندان به دنبال خواهد داشت. استفاده از فناوری اطلاعات و ارتباطات نقش اساسی در حل مسائل ترافیکی کلان شهرها دارد. امروزه ترافیک در بسیاری از کلا ن شهرهای کشور به بزرگترین معضل شهر نشینی تبدیل شده است. در آسیب شناسی معضل ترافیک که منشا خیلی از مشکلا ت امروز شهرها محسوب می شود به مواردی بر می خوریم که نشان می دهد ریشه های حل ترافیک به حوزه های فرابخش شهرداری و شهروندی می رسد.ابتدا باید تعریفی ساده از واقعه ترافیک داشته باشیم.ترافیک به معنای افزایش حجم رفت و آمد در فضای محدودی از معبر تعریف شده است.حال ریشه های افزایش حجم رفت و آمد مردم و وسائط نقلیه شان چیست، سوژه ای است که در این مجال به بررسی آن خواهیم پرداخت.رفت  و آمدها در  شهرها اکثرا برای مراجعه به دفاتر، نمایندگی و ادارات گوناگون صورت می گیرد. هنگامی که این مراجعات در تعداد ادارات و تعداد ارباب رجوع آنها ضرب می شود عدد کلانی را ارایه می کند که برابر است با همان حجم فزاینده ترافیک در خیابان های اصلی و مرکزی شهرها.این وضع ترافیکی زمانی غیر قابل تحمل تر می شود که مراجعات ارباب رجوعان به دلا یل متعدد بروکراسی اداری برابر چندین بار در یک مقطع زمانی کوتاه تکرار می شود.در این راه بن بست گونه معضل ترافیک توجه به دولت الکترونیک و توسعه آن خودنمایی می کند.دولت الکترونیک در ابعاد گوناگون زندگی یک شهروند ساکن شهرهای بزرگ نقش ایفا می کند از دوره کودکی تا زمان پیری استفاده از امکانات فضای مجازی ادارات می تواند شهروندان را بدون    جابه جایی به دریافت خدمات گوناگون شهری برساند . باید یک مرور ساده البته در حجم بسیار بالا  می توان متوجه شد که خیلی از مراجعات روزمره شهروندان کاهش پیدا خواهد کرد.

واژگان کلیدی: شهر الکترونیک، فناوری اطلاعات، کاهش ترافیک ،اینترنت

طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی

اختصاصی از یارا فایل طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

چکیده :

سیستم حمل و نقل هوشمند (ITS)، یکی از راهکارهای حل و تخفیف مشکلات مرتبط با حمل و نقل و ترافیک محسوب می‌شود، این سیستم از بخش‌های مختلف نرم‌افزاری و سخت‌افزاری تشکیل شده است که مدل تخمین جریان ترافیک در کوتاه مدت یکی از این بخش‌ها می‌باشد. این مدل با استفاده از اطلاعات وضعیت فعلی ترافیک هر معبر ( حجم ترافیک عبوری از معبر که توسط سنسورها برداشت می‌شود )، حجم عبوری از معبر در فواصل زمانی کوتاه مدت آتی را پیش‌بینی می‌کند. آگاهی از وضعیت پیش‌بینی شده برای جریان ترافیک در بخش‌های مدیریت ترافیک و اطلاع رسانی به مسافران از اهمیت بسیاری برخوردار است و هدف اصلی این تحقیق نیز ارائه مدل‌هایی برای پیش‌بینی جریان ترافیک در فواصل زمانی ۵، ۱۰، ۱۵ و ۳۰ دقیقه آینده است.

در این تحقیق روشی دو مرحله‌ای برای طراحی مدل پیش‌بینی جریان ترافیک پیشنهاد شده است. در مرحله نخست، با استفاده از روش شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از ارکان هوش محاسباتی، از توانایی پیش‌بینی پدیده‌های مختلف برخوردار است، اما این توانایی تنها زمانی حاصل می‌شود که اجزای شبکه عصبی به درستی انتخاب شده و شبکه عصبی با استفاده از روش مناسبی آموزش داده شده باشد. طی این تحقیق ضمن بیان نحوه دستیابی به یک شبکه عصبی مناسب، اجزای مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی جریان ترافیک شامل توابع انتقال و روش آموزش تعیین می‌شود.

الگوریتم ژنتیک روشی ابتکاری است که از نحوه تکامل موجودات در طبیعت الهام گرفته شده است و برای حل مسائل بهینه سازی بکار می‌رود. در این تحقیق ضمن بهینه سازی شبکه‌های عصبی به کمک الگوریتم ژنتیک، سهم عملگرهای ژنتیکی و اندازه جمعیت مناسب برای بهینه سازی شبکه‌های عصبی تعیین می‌شود.

فهرست مطالب :

فصل اول : تعریف مساله و کلیات

۱-۱ مقدمه

۱-۲ سیستم حمل و نقل هوشمند و ساختار آن

۱-۳ مدیریت سفر و ترافیک

۱-۳-۱ کنترل ترافیک

۱-۳-۲ سیستم اطلاع رسانی به مسافران

۱-۴ تعریف تخمین کوتاه مدت جریان ترافیک

۱-۵ شبکه های عصبی

۱-۶ بهبود ساختار شبکه عصبی به کمک الگوریتم ژنتیک

۱-۷ هدف از تحقیق

۱-۸ تعریف مساله

۱-۹ فرمول بندی مساله

۱-۱۰ پیشینه تحقیق

فصل دوم : کلیات شبکه های عصبی

۲-۱ مقدمه

۲-۲ شبکه عای عصبی مغز انسان

۲-۳ ساختار یک سلول عصبی ساده

۲-۴ تعریف شبکه های عصبی

۲-۵ توانایی ها و کاربرد شبکه های عصبی

۲-۶ ویژگی های کلی شبکه های عصبی

۲-۷ داده ها در شبکه عصبی

۲-۷-۱ جمعیت و نمونه

۲-۷-۲ مجموعه آموزش، مجموعه اعتبار ستجی و مجموعه تست

۲-۸ توانایی شبکه های عصبی

۲-۸-۱ تابع ترکیب کننده

۲-۸-۲ تابع انتقال

۲-۸-۳ تابع هدف

۲-۹ معیار کارایی شبکه

۲-۹-۱ متوسط خطای مطلق

۲-۹-۲ میانگین خطای نسبی بین خروجی های حقیقی و دلخواه

۲-۹-۳ جذر میانگین مربع خطاها

۲-۹-۴ ضریب همبستگی بین خروجی های حقیقی و خروجی هدف

۲-۱۰ آستانه

۲-۱۱ نحوه شمارش لایه ها

۲-۱۲ شرایط تعمیم موفقیت آمیز

۲-۱۳ انواع شبکه های عصبی

فصل سوم : مروری بر مطالعات پیشین

۳-۱ مقدمه

۳-۲ پژوهش یاسدی

۳-۳ پژوهش ایناما

۳-۴ پژوهش هائو دینگ و همکاران

۳-۵ پژوهش باهر عبدالحی و هیمانشو پروال

۳-۶ پژوهش کارلافتیس و همکاران

فصل چهارم : شبکه های چند لایه از جلو تغذیه شونده و روش آموزش پس از انتشار خطا

۴-۱ مقدمه

۴-۲ شبکه های دولایه ای

۴-۲-۱ نگاشت غیر خطی

۴-۳ قاعده کلی دلتا

۴-۴ تصحیح وزن های لایه خروجی

۴-۵ تصحیح وزن های لایه ورودی

۴-۶ شبکه هایی با خروجی خطی

۴-۷ بسط قاعده کلی دلتا برای شبکه های چند لایه MLF

۴-۸ محاسبات بازگشتی دلتا

۴-۹ الگوریتم پس از انتشار خطا به همراه اندازه حرکت

۴-۹-۱ فرمول افزایش اصلاح شده

۴-۹-۲ تاثیر اندازه حرکت

۴-۱۰ مقادیر اولیه وزن ها

۴-۱۱تعداد لایه های پنهان و تعداد سلول های عصبی

۴-۱۲ مساله مینیمم محلی در تعین وزن ها

۴-۱۳ روش های آموزش

۴-۱۳-۱ آموزش پس از انتشار خطا با نرخ یادگیری متغیر

۴-۱۳-۲ آموزش پس از انتشار خطای انعطاف پذیر

۴-۱۳-۳ روش لونبرگ – مارکوارت

۴-۱۳-۴ روش BFGS

۴-۱۳-۵ روش سکانت یک مرحله ای

فصل پنجم : بررسی روش های ابتکاری و نقش آن در حل مسایل حمل و نقل

۵-۱ مقدمه

۵-۲ جستجوی همسایه

۵-۳ گرم و سرد کردن شبیه سازی شده

۵-۴ الگوریتم مورچگان

۵-۵ جستجوی میتنی بر منع

۵-۶ الگوریتم ژنتیک

۵-۷ الگوریتم فرهنگی

۵-۸ استراتژی تکاملی

۵-۹ دلایل انتخاب الگوریتم ژنتیک

۵-۱۰ ساختار الگوریتم ژنتیک

۵-۱۰-۱ کد گذاری جواب ها

۵-۱۰-۲ تابع صلاحیت

۵-۱۰-۳ مکانیزم انتخاب

۵-۱۰-۴ تکثیر

۵-۱۰-۵ ترکیب

۵-۱۰-۶ جهش

۵-۱۰-۷ پارمترهای کنترلی

۵-۱۱ مزایای الگوریتم ژنتیک

۵-۱۲ مراحل الگوریتم ژنتیک

فصل هفتم : کاربرد روش پیشنهادی در مطالعه موردی

۷-۱ مقدمه

۷-۲ مطالعه موردی شماره یک – محور قزوین رشت

۷-۲-۱ ساختار پیشنهادی

۷-۲-۲ مدل پیش بینی جریان ترافیک در ۵ دقیقه آتی

۷-۲-۳ انتخاب روش آموزش مناسب

۷-۲-۴ بررسی انواع توابع انتقال آب

۷-۲-۵ بینه سازی مدل پیش بینی ۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۶ مدل پیش بینی ۱۰ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۷ مدل پیش بینی ۱۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۸ مدل پیش بینی ۱۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۹ مقایسه مدل های پیش بینی جریان ترافیک محور قزوین – رشت

۷-۳ مطالعه موردی شماره دو – بزرگراه BHL

۷-۳-۱ بررسی تاثیر آگاهی از اطلاعات مکانی بر عملکرد مدل

۷-۳-۲ انتخاب اطلاعات مکانی

۷-۳-۳ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۵ دقیقه آتی

۷-۳-۴ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۱۰ دقیقه آتی

۷-۳-۵ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۱۵ دقیقه آتی

۷-۳-۶ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۳۰ دقیقه آتی

۷-۳-۷ مقایسه مدل های پیش بینی جریان ترافیک بزرگراه BHL

۷-۴ ساختار مدل های پیش بینی جریان ترافیک بزرگراه BHL

۷-۴-۱ مدل های پیش بینی باکس – جنکینز محور قزوین – رشت

۷-۴-۲ مدل های پیش بینی باکس – چنکینز بزرگراه BHL

۷-۴-۳ مقایسه روش پیشنهادی تحقیق با روش باکس – جنکینز

فصل هشتم : نتیجه گیری و پیشنهاد هایی برای مطالعات آینده

۸-۱ نتایج تحقیق

۸-۲ نتایج بدست آمده از مطالعه موردی

۸-۳ پیشنهادهایی برای مطالعات آینده

۸-۳-۱ پیش بینی زمان سفر

۸-۳-۲ مطالعه زمان سفر

۸-۳-۳ مطالعه بر روی شبکه های بزرگ

۸-۳-۴ طراحی مدلی با استفاده از فازی و مقایسه آن با شبکه های عصبی

۸-۳-۵ بررسی نحوه واکنش مسافران و رانندگان

منابع

پایان نامه ارشد عمران طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی

اختصاصی از یارا فایل پایان نامه ارشد عمران طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

چکیده :

سیستم حمل و نقل هوشمند (ITS)، یکی از راهکارهای حل و تخفیف مشکلات مرتبط با حمل و نقل و ترافیک محسوب می‌شود، این سیستم از بخش‌های مختلف نرم‌افزاری و سخت‌افزاری تشکیل شده است که مدل تخمین جریان ترافیک در کوتاه مدت یکی از این بخش‌ها می‌باشد. این مدل با استفاده از اطلاعات وضعیت فعلی ترافیک هر معبر ( حجم ترافیک عبوری از معبر که توسط سنسورها برداشت می‌شود )، حجم عبوری از معبر در فواصل زمانی کوتاه مدت آتی را پیش‌بینی می‌کند. آگاهی از وضعیت پیش‌بینی شده برای جریان ترافیک در بخش‌های مدیریت ترافیک و اطلاع رسانی به مسافران از اهمیت بسیاری برخوردار است و هدف اصلی این تحقیق نیز ارائه مدل‌هایی برای پیش‌بینی جریان ترافیک در فواصل زمانی ۵، ۱۰، ۱۵ و ۳۰ دقیقه آینده است.

در این تحقیق روشی دو مرحله‌ای برای طراحی مدل پیش‌بینی جریان ترافیک پیشنهاد شده است. در مرحله نخست، با استفاده از روش شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از ارکان هوش محاسباتی، از توانایی پیش‌بینی پدیده‌های مختلف برخوردار است، اما این توانایی تنها زمانی حاصل می‌شود که اجزای شبکه عصبی به درستی انتخاب شده و شبکه عصبی با استفاده از روش مناسبی آموزش داده شده باشد. طی این تحقیق ضمن بیان نحوه دستیابی به یک شبکه عصبی مناسب، اجزای مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی جریان ترافیک شامل توابع انتقال و روش آموزش تعیین می‌شود.

الگوریتم ژنتیک روشی ابتکاری است که از نحوه تکامل موجودات در طبیعت الهام گرفته شده است و برای حل مسائل بهینه سازی بکار می‌رود. در این تحقیق ضمن بهینه سازی شبکه‌های عصبی به کمک الگوریتم ژنتیک، سهم عملگرهای ژنتیکی و اندازه جمعیت مناسب برای بهینه سازی شبکه‌های عصبی تعیین می‌شود.

فهرست مطالب :

فصل اول : تعریف مساله و کلیات

۱-۱ مقدمه

۱-۲ سیستم حمل و نقل هوشمند و ساختار آن

۱-۳ مدیریت سفر و ترافیک

۱-۳-۱ کنترل ترافیک

۱-۳-۲ سیستم اطلاع رسانی به مسافران

۱-۴ تعریف تخمین کوتاه مدت جریان ترافیک

۱-۵ شبکه های عصبی

۱-۶ بهبود ساختار شبکه عصبی به کمک الگوریتم ژنتیک

۱-۷ هدف از تحقیق

۱-۸ تعریف مساله

۱-۹ فرمول بندی مساله

۱-۱۰ پیشینه تحقیق

فصل دوم : کلیات شبکه های عصبی

۲-۱ مقدمه

۲-۲ شبکه عای عصبی مغز انسان

۲-۳ ساختار یک سلول عصبی ساده

۲-۴ تعریف شبکه های عصبی

۲-۵ توانایی ها و کاربرد شبکه های عصبی

۲-۶ ویژگی های کلی شبکه های عصبی

۲-۷ داده ها در شبکه عصبی

۲-۷-۱ جمعیت و نمونه

۲-۷-۲ مجموعه آموزش، مجموعه اعتبار ستجی و مجموعه تست

۲-۸ توانایی شبکه های عصبی

۲-۸-۱ تابع ترکیب کننده

۲-۸-۲ تابع انتقال

۲-۸-۳ تابع هدف

۲-۹ معیار کارایی شبکه

۲-۹-۱ متوسط خطای مطلق

۲-۹-۲ میانگین خطای نسبی بین خروجی های حقیقی و دلخواه

۲-۹-۳ جذر میانگین مربع خطاها

۲-۹-۴ ضریب همبستگی بین خروجی های حقیقی و خروجی هدف

۲-۱۰ آستانه

۲-۱۱ نحوه شمارش لایه ها

۲-۱۲ شرایط تعمیم موفقیت آمیز

۲-۱۳ انواع شبکه های عصبی

فصل سوم : مروری بر مطالعات پیشین

۳-۱ مقدمه

۳-۲ پژوهش یاسدی

۳-۳ پژوهش ایناما

۳-۴ پژوهش هائو دینگ و همکاران

۳-۵ پژوهش باهر عبدالحی و هیمانشو پروال

۳-۶ پژوهش کارلافتیس و همکاران

فصل چهارم : شبکه های چند لایه از جلو تغذیه شونده و روش آموزش پس از انتشار خطا

۴-۱ مقدمه

۴-۲ شبکه های دولایه ای

۴-۲-۱ نگاشت غیر خطی

۴-۳ قاعده کلی دلتا

۴-۴ تصحیح وزن های لایه خروجی

۴-۵ تصحیح وزن های لایه ورودی

۴-۶ شبکه هایی با خروجی خطی

۴-۷ بسط قاعده کلی دلتا برای شبکه های چند لایه MLF

۴-۸ محاسبات بازگشتی دلتا

۴-۹ الگوریتم پس از انتشار خطا به همراه اندازه حرکت

۴-۹-۱ فرمول افزایش اصلاح شده

۴-۹-۲ تاثیر اندازه حرکت

۴-۱۰ مقادیر اولیه وزن ها

۴-۱۱تعداد لایه های پنهان و تعداد سلول های عصبی

۴-۱۲ مساله مینیمم محلی در تعین وزن ها

۴-۱۳ روش های آموزش

۴-۱۳-۱ آموزش پس از انتشار خطا با نرخ یادگیری متغیر

۴-۱۳-۲ آموزش پس از انتشار خطای انعطاف پذیر

۴-۱۳-۳ روش لونبرگ – مارکوارت

۴-۱۳-۴ روش BFGS

۴-۱۳-۵ روش سکانت یک مرحله ای

فصل پنجم : بررسی روش های ابتکاری و نقش آن در حل مسایل حمل و نقل

۵-۱ مقدمه

۵-۲ جستجوی همسایه

۵-۳ گرم و سرد کردن شبیه سازی شده

۵-۴ الگوریتم مورچگان

۵-۵ جستجوی میتنی بر منع

۵-۶ الگوریتم ژنتیک

۵-۷ الگوریتم فرهنگی

۵-۸ استراتژی تکاملی

۵-۹ دلایل انتخاب الگوریتم ژنتیک

۵-۱۰ ساختار الگوریتم ژنتیک

۵-۱۰-۱ کد گذاری جواب ها

۵-۱۰-۲ تابع صلاحیت

۵-۱۰-۳ مکانیزم انتخاب

۵-۱۰-۴ تکثیر

۵-۱۰-۵ ترکیب

۵-۱۰-۶ جهش

۵-۱۰-۷ پارمترهای کنترلی

۵-۱۱ مزایای الگوریتم ژنتیک

۵-۱۲ مراحل الگوریتم ژنتیک

فصل هفتم : کاربرد روش پیشنهادی در مطالعه موردی

۷-۱ مقدمه

۷-۲ مطالعه موردی شماره یک – محور قزوین رشت

۷-۲-۱ ساختار پیشنهادی

۷-۲-۲ مدل پیش بینی جریان ترافیک در ۵ دقیقه آتی

۷-۲-۳ انتخاب روش آموزش مناسب

۷-۲-۴ بررسی انواع توابع انتقال آب

۷-۲-۵ بینه سازی مدل پیش بینی ۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۶ مدل پیش بینی ۱۰ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۷ مدل پیش بینی ۱۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۸ مدل پیش بینی ۱۵ دقیقه آتی محور قزوین – رشت

۷-۲-۹ مقایسه مدل های پیش بینی جریان ترافیک محور قزوین – رشت

۷-۳ مطالعه موردی شماره دو – بزرگراه BHL

۷-۳-۱ بررسی تاثیر آگاهی از اطلاعات مکانی بر عملکرد مدل

۷-۳-۲ انتخاب اطلاعات مکانی

۷-۳-۳ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۵ دقیقه آتی

۷-۳-۴ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۱۰ دقیقه آتی

۷-۳-۵ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۱۵ دقیقه آتی

۷-۳-۶ مدل پیش بینی وضعیت ترافیک بزرگراه BHL در ۳۰ دقیقه آتی

۷-۳-۷ مقایسه مدل های پیش بینی جریان ترافیک بزرگراه BHL

۷-۴ ساختار مدل های پیش بینی جریان ترافیک بزرگراه BHL

۷-۴-۱ مدل های پیش بینی باکس – جنکینز محور قزوین – رشت

۷-۴-۲ مدل های پیش بینی باکس – چنکینز بزرگراه BHL

۷-۴-۳ مقایسه روش پیشنهادی تحقیق با روش باکس – جنکینز

فصل هشتم : نتیجه گیری و پیشنهاد هایی برای مطالعات آینده

۸-۱ نتایج تحقیق

۸-۲ نتایج بدست آمده از مطالعه موردی

۸-۳ پیشنهادهایی برای مطالعات آینده

۸-۳-۱ پیش بینی زمان سفر

۸-۳-۲ مطالعه زمان سفر

۸-۳-۳ مطالعه بر روی شبکه های بزرگ

۸-۳-۴ طراحی مدلی با استفاده از فازی و مقایسه آن با شبکه های عصبی

۸-۳-۵ بررسی نحوه واکنش مسافران و رانندگان

منابع

مدلسازی متوسط حجم روزانه ترافیک با استفاده از شبکه های عصبی انتشار برگشتی (BP)

اختصاصی از یارا فایل مدلسازی متوسط حجم روزانه ترافیک با استفاده از شبکه های عصبی انتشار برگشتی (BP) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

• مقاله با عنوان: مدلسازی متوسط حجم روزانه ترافیک با استفاده از شبکه های عصبی انتشار برگشتی (BP) 

• نویسندگان: شاهین شعبانی ، مهدی معتمدی سده ، فرید امجدی 

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94 

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

پیش بینی دقیق جریان ترافیک کوتاه مدت، نقشی بنیادی در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل و نیز سیستم‌های مدیریت ترافیک پیشرفته ایفا می‌کند. در پژوهش حاضر، از شبکه‌های عصبی انتشار برگشتی به منظور پیش بینی متوسط حجم روزانه ترافیک استفاده شده است. داده‌های حقیقی استفاده شده برای مدلسازی، از جاده قدیم قم - تهران طی دوره زمانی بین سال‌های 1385 تا 1387 بدست آمده است. سپس، تغییر متغیری بر روی داده‌ها صورت پذیرفته و داده‌های حاصل از نگاشت، به منظور آموزش شبکه عصبی، بکار گرفته می‌شوند. در این راستا برای دستیابی به بهترین شبکه، از الگوریتم‌های آموزشی مختلفی استفاده شده است. سپس شبکه‌های آموزش دیده برای پیش بینی احجام ترافیکی روزهای آتی مورد استفاده قرار گرفته و اعتبار سنجی می‌شوند. نتایج نشان می‌دهد که روش حاضر، احجام روزانه ترافیکی را با دقتی بالا و سرعتی مطلوب پیش بینی می‌کند.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

اسکریپت تبادل ترافیک Surfow

اختصاصی از یارا فایل اسکریپت تبادل ترافیک Surfow دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

اسکریپت تبادل ترافیک SurfowReviewed by M.J on Dec 20Rating: 5.0اسکریپت تبادل ترافیک SurfowSurfow یک سیستم هوشمند تبادل یا افزایش بازدید بر پایه PHP و با استفاده از توابع بازدید ناشناس ، بازدید خودکار ، برنامه ارجاع (لینک ارجاعی) میباشد. شما با استفاده از این اسکریپت به راحتی میتوانید یک سایت افزایش بازدید برای خود ایجاد و به کسب و کار خود رونق دهید.

یک سیستم هوشمند تبادل یا افزایش بازدید بر پایه PHP و با استفاده از توابع بازدید ناشناس ، بازدید خودکار ، برنامه ارجاع (لینک ارجاعی) میباشد. شما با استفاده از این اسکریپت به راحتی میتوانید یک سایت افزایش بازدید برای خود ایجاد و به کسب و کار خود رونق دهید. این سیستم دارای پنل مدیریت کاملاً حرفه ای و قابل تنظیم هم برای کاربر و هم برای مدیریت با دارای رابط کاربری فوق العاده زیبا ، سریع و امن ، هماهنگ شده با درگاه پرداخت ، واکنش گرایی کامل با کلیه دستگاه های موجود ، ترجمه شده با ۱۴ زبان با قابلیت افزودن زبان جدید ، میباشد که این موارد از مزیت های مهم این اسکریپت میباشد. یکی دیگر از مزیت های این سیستم نسبت به سایر سیستم ها زیبایی منحصر به فرد و بدون باگ بودن آن است.

ویژگی های کلیدی اسکریپت :

• فرم ورود امن با AJAX
• استفاده از  reCAPTCHA
• فرم ثبت نام امن با AJAX
• ایمیل فعال سازی (شما می توانید آن را از پنل مدیریت غیر فعال نمائید)
• صفحه ای راهنمای کاربری  به نام “چگونه کار میکند؟”
• صفحه تماس باما
• ترجمه به ۱۴ زبان با قابلیت افزودن زبان و انتخاب زبان توسط کاربر
• ترجمه بصورت کامل
• آمار حرفه ای و واقعی
• توابع بازید اتوماتیک
• ارسال ترافیک ناشناس (بدون رجوع – بدون استفاده از iframe)
• قابلیت انتخاب چندین سایت و ارسال ترافیک به صورت همزمان
• شما میتوانید تعداد پلن ها را محدود نمائید.
• کاربرمیتواند نقاط مختلف بازدید را کنترل نمائید
• مدیریت وبسایت توسط کاربر (اضافه کردن / ویرایش / حذف / شروع / توقف)
• کاربران میتوانند یک دوره بازدید را به سایت اختصاص دهند
• کاربران میتوانند در هر زمان معینی بازدیدی را به سایت اختصاص دهند
• کاربران میتوانند بازدید ها را به صورت محدود به سایت اختصاص دهند
• سیستم تایید دستی و اتوماتیک سایت
• کاربر می تواند تمام پرداخت ها را ببینید
• پشتیبانی از ارزهای مختلف
• سازگار شده با پی پال و Payza
• شما میتوانید به کاربران ترافیک بفروشید
• قابلیت ارتقاء سطح کاربری به چندین سطح
  کاملاً واکنش گرا
• صفحه: (تماس، حفظ حریم خصوصی، TOS، درباره ما)
• امنیت: امکان تغییر پروتکل HTTP به HTTPS (از https به عنوان پیشفرض استفاده میشود)
• پنل کاربری حرفه ای و زیبا
• و بسیاری دیگر …

ویژگی های پنل مدیریت :

• صفحه آمارگیر پیشرفته
• تنظیمات: به شما اجازه ویرایش تنظیمات، ایمیل، پرداخت، مقادیر پیش فرض و تنظیمات شبکه های اجتماعی
• کاربران: مدیریت کاربران ثبت نامی، ویرایش اطلاعات و حذف کاربران.
• پرداخت: مدیریت پرداختها، ویرایش اطلاعات و پرداخت معوقه ها.
• برنامه: مدیریت برنامه ها، اضافه کردن برنامه و یا برنامه ویرایش اطلاعات جدید
• صفحه: به شما اجازه ویرایش (حریم خصوصی، TOS، درباره ما)
• امنیت: امکان تغییر مسیر پنل مدیریت
• و بسیاری دیگر …

رمز عبور پیشنمایش :

• بخش کاربری : نام کاربری :  mamiyking    رمز عبور : ۱۲۳۴۵۶۷۸
• بخش مدیریت ۱ : نام کاربری :  admin     رمز عبور : admin
• بخش مدیریت ۲ : نام کاربری :  admin2     رمز عبور : admin
• بخش مدیریت ۳ : نام کاربری :  admin3     رمز عبور : admin
• بخش مدیریت ۴ : نام کاربری :  admin4     رمز عبور : admin
• بخش مدیریت ۵ : نام کاربری :  ۵admin     رمز عبور : admin