فایل ورد کامل مدل NEURAL WAVELET NETWORK و A N N در شبیهسازی فرایند جریان رودخانه غازانچای ۱۰ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل مدل NEURAL WAVELET NETWORK و A N N در شبیهسازی فرایند جریان رودخانه غازانچای ۱۰ صفحه در word دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل مدل NEURAL WAVELET NETWORK و A N N در شبیهسازی فرایند جریان رودخانه غازانچای ۱۰ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدل NEURAL WAVELET NETWORK و A N N در شبیهسازی فرایند جریان رودخانه غازانچای ۱۰ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل مدل NEURAL WAVELET NETWORK و A N N در شبیهسازی فرایند جریان رودخانه غازانچای ۱۰ صفحه در word :

ظهور تئوریهای توانمند، مانند منطق فازی، شبکههای عصبی، الگوریتم ژنتیک، تحولی عظیم در تحلیل رفتار سیستم های دینامیک در علوم مختلف مهندسی آب ایجاد کرده است.NWN به عنوان یکی از جدیترین مدلها در سالهای اخیر و به خصوص در زمینه شبیهسازی در بهینه سازی سازههای فضاکار استفاده شده است. مقاله حاضر به معرفی و بررسی نحوه عملکردمدل NEURAL WAVELET NETWORK) NWN در مقایسه با شبکههای عصبی مصنوعی در فرایند شبیهسازی جریان رودخانه قازان چای که از مناطق خشک استان آذربایجان غربی بوده مورد استفاده قرارگرفتهاست.مدلهای فوق با استفاده از شرایط یکسان دادهها مورد آموزش قرار گرفته که به صورت تابعی از بارش و دبی میباشند، در تاخیرهای زمانی مشخص مد نظر قرار گرفته و نتایج مدلها مورد مقایسه قرار گرفته که با توجه به بهرهگیری از WAVELET در مدل NWN که در شناسایی سیگنالها و جداسازی سیگنالهای خطا، توان بالایی دارد، مدل NWN به عنوان جایگزین مناسبی برای شبکههای عصبی معرفی میگردد که به خصوص در مدل نمودن دبیهای پایین عملکرد مناسبتری داشته است.
تحقیقات گسترده ای جهت بررسی این فرایند صورت گرفته می توان به شبیه سازی جریان رودخانهها با استفاده از طرح شبکه عصبی بر اساس مدل ریاضی فوریه (پیره و همکاران، ۱۳۸۲) پیش بینی دبی اوج با استفاده از شبکه عصبی بر روی رودخانه هلیل توسط (بارانی و همکاران ،۱۳۸۱) مقایسه شبکه عصبی مصنوعی ومدل HEC-HMS در فرایند بارندگی و رواناب (رهنما و همکاران ،۱۳۸۲ ) بهینه سازی نتایج حاصل از یک مدل هیدرودینامیکی در پیش بینی جریان رودخانه توسط سیستم عصبی مصنوعی (دستورانی و همکاران ۱۳۸۲) و مدل سازی فرایند بارندگی- رواناب توسط شبکه عصبی مصنوعی Kou lin Hsu. Et al.1995)) و مدل بندی جریان رودخانه ها توسط شبکه عصبی (Ozgur.K,2004) اشاره نمود.
در این مقاله جهت بهبود نتایج حاصل از شبکه عصبی مصنوعی و تلفیق آن با موجک اقدام به شبیه سازی جریان رودخانه غازان نموده که نتایج قابل قبولی ارائه گردیده است