بهینه سازی پرش هیدرولیکی نوع B با استفاده از مدل رگرسیون غیرخطی و شبکه عصبی مصنوعی

اختصاصی از فی لوو بهینه سازی پرش هیدرولیکی نوع B با استفاده از مدل رگرسیون غیرخطی و شبکه عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: بهینه سازی پرش هیدرولیکی نوع B با استفاده از مدل رگرسیون غیرخطی و شبکه عصبی مصنوعی  

• نویسندگان: سامان بهاروند ، بابک لشکرآرا  

• محل انتشار: نهمین کنگره ملی مهندسی عمران - دانشگاه فردوسی مشهد - 21 تا 22 اردیبهشت 95  

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

چکیــــده:

کاهش انرژی جریان از حالت فوق بحرانی به زیربحرانی مستلزم انجام پدیده پرش هیدرولیکی است که در نتیجه آن جریان به سطح متعادلی از انرژی دست پیدا کند. اگر این پرش بر روی کانال هایی با بالادست شیب دار انجام شود بسته به مکان پاشنه پرش، پرش هیدرولیکی نوع B رخ خواهد داد. در این تحقیق اثر شیب کانال بر پرش هیدرولیکی مورد بررسی قرار گرفته شده است. نخست معادله حاکم بر فضای تحقیق حاضر با استفاده از تئوری باکینگهام و رگرسیون غیرخطی تعیین گردید. پس از مشخص شدن مقادیر ضریب زاویه و میانگین خطا در مرحله بعد جهت تدقیق نتایج از مدل شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. نتایج نشان دهنده برتری روش رگرسیون غیرخطی در مقایسه با روش شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی نسبت اعماق متناوب پرش هیدرولیکی نوع B می باشد همچنین فرمول حاصل شده از روش رگرسیون غیرخطی از شکلی ساده و دقت بالایی برخوردار بوده و مقادیر RMSE و R2 به ترتیب برابر 1.807 و 0.9024 حاصل شده است.

________________________________

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

** 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. **

داده کاوی با استفاده از نرم افزار آماری R

اختصاصی از فی لوو داده کاوی با استفاده از نرم افزار آماری R دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده:
در طول دهه های گذشته حجم زیادی از داده ها در پایگاه داده ها انباشتته خیرت ه شتاه انتا . در اقت
سازمان ها در اطلاعات غ ق شاه انا، در حالرکه تشنه دانش انا. ه چه حجم داده ها برشت ر ابط مرتان نناتا
پرچراه ت باشا، دست سی به اطلاعات نافته در داده ها مشکل ت شاه، لذا نقش داده کا ی بته عنتوان یکتی از
ر ش های کشف دانش، ر شن ت می شود. ام زه استفاده از ر ش های سنتی جم ن ری تحلرل داده به دلرل
اتلاف زمان ایجاد هزینه های بسرار زیاد، مناسب نبوده از این ر استفاده از ر ش های جایا ننالرز داده ماننا
داده کا ی بسرار حراتی بنظ می رسا. بناب این نموزش داده کا ی به اف ادی کته در بششتاای نمت ار اطلاعتات
سازمان ها جود دارنا، ام ی لازم مفرا یواها بود. در این مقاله نحوه استفاده از ن م افزار R که یکی از بات ین
قارتمنا ت ین ن م افزارهای نماری داده کا ی می باشا را توضرح یواهرم داد.
کلمات کلیدی: داده کاوی، شبکه عصبی، رگرسیون، درخت تصمیم، خوشه بندی، R

پروپوزال تحلیل مقایسه ای شبکه های عصبی مصنوعی و تجزیه و تحلیل رگرسیون در مدل سازی ساختار سرمایه شرکتها

اختصاصی از فی لوو پروپوزال تحلیل مقایسه ای شبکه های عصبی مصنوعی و تجزیه و تحلیل رگرسیون در مدل سازی ساختار سرمایه شرکتها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروپوزال تحلیل مقایسه ای شبکه های عصبی مصنوعی و تجزیه و تحلیل رگرسیون در مدل سازی ساختار سرمایه شرکتها

این پروپوزال برای یک پایان نامه در مقطع کارشناسی ارشد تهیه شده و حاوی 26 صفحه با فرمت pdf می باشد که در گروه آموزشی یکی از دانشگاه های کشور تصویب شده است. دانشجویانی که درس روش تحقیق در مدیریت یا قصد تهیه پروپوزال را دارند می توانند از این فایل استاندارد و ویرایش شده استفاده لازم را ببرند.

عناوین بکار رفته در این پروپوزال عبارتند از:

بیان مسأله

اهمیت و ضرورت تحقیق

مرور ادبیات و سوابق مربوطه

جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق

اهداف تحقیق

تعریف واژه ها و اصطلاحات فنی و تخصصی (به صورت مفهومی و عملیاتی)

روش شناسی تحقیق

جامعه آماری 

روش نمونه گیری 

حجم نمونه

روش ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ها

محدودیتهای تحقیق

منابع و ماخذ

فرمت فایل: pdf

تعداد صفحات: 26 صفحه