CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

مقایسه نتایج حاصل از شبکه های عصبی MLP و RBF در پیش بینی جریان های ساحلی

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۶ | تعداد نمایش خلاصه: ۲۸۰۷ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۸۵
کد COI مقاله: ICOPMAS07_145
زبان مقاله: فارسی
حجم فایل: ۳۰۲.۷۵ کلیوبایت (فایل این مقاله در ۶ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید. در پایگاه سیویلیکا عموما مقالات زیر ۵ صفحه فولتکست محسوب نمی شوند و برای خرید اینترنتی عرضه نمی شوند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۶ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳۰,۰۰۰ ریال

آدرس ایمیل خود را در زیر وارد نموده و کلید خرید با پرداخت اینترنتی را بزنید. آدرس ایمیل:

رفتن به مرحله بعد:

در صورت بروز هر گونه مشکل در روند خرید اینترنتی، بخش پشتیبانی کاربران آماده پاسخگویی به مشکلات و سوالات شما می باشد.

مشخصات نویسندگان مقاله مقایسه نتایج حاصل از شبکه های عصبی MLP و RBF در پیش بینی جریان های ساحلی

  مژگان اثناعشری محمدی - کارشناس ارشد آب، دانشگاه علم و صنعت ایران،تهران
  عباس یگانه بختیاری - استادیار دانشکده عمران،دانشگاه علم و صنعت ایران،تهران
  کاوه کامیاب مقدم - کارشناس ارشد سازه ، دانشکده فنی دانشگاه تهران ، تهران

چکیده مقاله:

بررسی جریان های ساحلی هنگام طوفان از آن جهت دارای اهمیت وﯾﮋه می باشد که اکثر تغییرات در خطوط ساحلی و جابجایی رسوبات در این زمان رخ می دهد. در برآورد جریان های ساحلی در شرایط طوفانی به علت سختی کار در برداشت داده های میدانی و نیز پیچیدگی تحلیل بر روی داده های همزمان اثر موج و باد های شدید تاکنون تحقیقات چندانی صورت نگرفته و دارای ابهامات زیادی است. هدف از تحقیق حاضر مقایسه دو نوع شبکه عصبیMLP وRBF برای برآورد جریان های ساحلی در شرایط طوفانی است که از پرکاربردترین شبکه ها در مسایل تقریب توابع هستند. در این تحقیق توانمندی های این دو نوع شبکه عصبی در مدلسازی جریان های ساحلی در ساحل جواتسو- اوگاتا نشان داده شد. به گونه ای که این مدل ها توانستند نتایج معقولی در مناطق مختلف این سایت ارائه دهند. مدل های کلی ارائه شده نهایی نشان می دهند که می توانند نواحی مختلف ساحلی را به خوبی درک کرده و نیز در تمامی حالات جواب هایی با دقت قابل قبول داشته باشند. همچنین قابلیت این شبکه ها نیز با یکدیگر مورد مقایسه قرار گرفت. با مقایسه پاسخ ها ، ارقام و روند مشابهی در دو نوع شبکه ملاحظه گردید. در نهایت مقایسه ای بین این دو نوع شبکه با مدل های رگرسیون آماری انجام گرفت که نتایج نشان دهنده میزان عملکرد بهتر این شبکه ها نسبت به مدل رگرسیونی بود.

کلیدواژه‌ها:

جریان های ساحلی،شرایط طوفانی،شبکه های عصبی مصنوعی، شبکه های عصبی آماری( RBF ) و شبکه های عصبی MLP

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-ICOPMAS07-ICOPMAS07_145.html
کد COI مقاله: ICOPMAS07_145

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
اثناعشری محمدی, مژگان؛ عباس یگانه بختیاری و کاوه کامیاب مقدم، ۱۳۸۵، مقایسه نتایج حاصل از شبکه های عصبی MLP و RBF در پیش بینی جریان های ساحلی، هفتمین همایش بین المللی سواحل، بنادر و سازه های دریایی، تهران، سازمان بنادر و کشتی رانی، https://www.civilica.com/Paper-ICOPMAS07-ICOPMAS07_145.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (اثناعشری محمدی, مژگان؛ عباس یگانه بختیاری و کاوه کامیاب مقدم، ۱۳۸۵)
برای بار دوم به بعد: (اثناعشری محمدی؛ یگانه بختیاری و کامیاب مقدم، ۱۳۸۵)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

  • Kato, S and Yamashita, T. _ Coastal Current System and ...
  • Kato, S .. Yamashita, T and Baba, y., (2004). Wind ...
  • Research Center for Disaster Environment setup .Workshop on Wave, Tide ...
  • Neural Network Toolbox , Using of Matlab 7.0. ...
  • . منهاج، محمد باقر، مبانی شبکه های عصبی هوش محاسباتی، ...
  • مهدی غضنفری و جمال ارکات (تالیف:فیلیپ پیکتن)، شبکه های عصبی(اصول ...
  • علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز:
    تعداد مقالات: ۲۷۷۵۱
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    مدیریت اطلاعات پژوهشی

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    مقالات پیشنهادی مرتبط

    مقالات مرتبط جدید

    شبکه تبلیغات علمی کشور

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.